Sozialwissenschaftliche Datenanalyse: eine Einführung
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Inhalt
Vorbemerkung 7
1. Zur Aufgabe der empirischen Sozialforschung und der
quantitativen Datenanalyse im soziologischen
Forschungsprozess 19
2. Zur Datenlage: eigene Datenerhebungen oder
Sekundäranalysen? 35
3. Erste Schritte der Datenanalyse: Aufbereitung,
Datenbeschreibung und bivariate Zusammenhänge 45
3.1
"A long and winding road"
- zu den Mühen der
Datenaufbereitung 46
3.2 Zur Beschreibung von Daten: Verteilungen und Tabellen 51
3.3 Zur Beschreibung von Daten: Graphiken 53
3.4 Maßzahlen: alle für einen, einer für alle? 56
3.5 Maßzahlen der Streuung: „Gleich und Gleich gesellt sich gern"? 58
3.6 Zusammenhangsmaße 62
3.7 Nachbemerkung 77
4. Faktorenanalyse und Skalierung 79
4.1 Begriffsdefinitionen: Skala und Index? 80
4.2 Das Grundprinzip der explorativen Faktorenanalyse 83
4.3 Wie wird die
Réhabilitât
einer Likert-Skala beurteilt? 95
4.4 Wie wird die Validität einer Likert-Skala beurteilt? 101
4.5 Nachbemerkung 103
5. Lineare Regressionen 105
5.1 Grundlogik der bivariaten Regression 106
5.2 Bivariate Regression: ein Beispiel aus der Praxis 112
5.3
"You'll never
walk
alone"
-
multivariate
Regression
113
5.4
Dummy-Variablen
118
5.5 Gleiche Ergebnisse-verschiedene Darstellungen 127
5.6 Nachbemerkung: eine kleine to-do-Liste 129
6. Zur Logik der Datenanalyse: Welche Auswertungsstrategie
passt am besten zu meiner Fragestellung? 131
6.1 Das Brutto-Netto-Modell 132
6.2 Die Mediationsanalyse 137
6.3 Die Moderationsanalyse 149
6.4 Nachbemerkung 157
7. Logistische Regressionen 159
7.1 Zwei Grundkonzepte: Chance und Wahrscheinlichkeit 162
7.2 Wie interpretiert man den Output der logistischen Regression? 164
7.3 Wahrscheinlichkeiten, Chancen, logarithmierte Chancen:
Richtlinien für die Ergebnisinterpretation 168
7.4 Ein Beispiel: Welche Merkmale beeinflussen die
Wahrscheinlichkeit, konfessionslos zu sein? 175
7.5 Nachbemerkung: weiterführende Literaturhinweise 181
8. Ein Ausblick auf fortgeschrittene statistische Analyseverfahren 183
8.1 Ereignisdatenanalyse 183
8.2 Hierarchisch strukturierte Daten: Mehrebenenanalysen 191
8.3 Kausalanalysen mit Paneldaten 196
8.4 Kovarianzbasierte Pfad- und Strukturgleichungsmodelle 202
8.5 Nachbemerkung 206
Literatur 207
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 215
Sach- und Stichwortverzeichnis 219
Soziologie als empirische Erfahrungswissenschaft beschäftigt sich mit
der Beschreibung der sozialen Welt und der Überprüfung theoretischer
Mechanismen mit Hilfe statistischer verfahren. Wer diese Arbeiten
verstehen, aber auch kritisch diskutieren will,
muss
ein Mindestmaß
an Verständnis für die Verfahren der sozialwissenschaftlichen Daten¬
analyse mitbringen, im Mittelpunkt des vorliegenden Buches steht der
Versuch, die entsprechenden statistischen Grundkenntnisse für eigene
Analysen zu vermitteln. Darüber hinaus sollen den Lesern die Hilfsmittel
an die Hand gegeben werden, um vorhandene Analysen kritisch reflek¬
tieren und gegebenenfalls eben auch fundiert kritisieren zu können. |
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