Komplexe regressionsanalytische Verfahren: eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in R und SPSS
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Göttingen
Hogrefe
2023
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 422 Seiten Illustrationen, Diagramme |
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INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
.
9
KAPITEL
1:
VERALLGEMEINERTE
LINEARE
MODELLE
.
13
1.1
EINLEITUNGUND
FRAGESTELLUNGEN
.
14
1.2
GRUNDLAGEN
VERALLGEMEINERTER
LINEARER
MODELLE
.
15
1.2.1
VERTEILUNGEN
IN
VERALLGEMEINERTEN
LINEAREN
MODELLEN
.
17
1.2.2
LINKFUNKTIONEN
.
22
1.2.3
SCHAETZUNG
DER
PARAMETER
UND
BEURTEILUNG
DER
MODELLGUETE
.
24
1.3
BEISPIELE
VERALLGEMEINERTER
LINEARER
MODELLE
.
28
1.3.1
POISSON-REGRESSION
MIT
EINEM
DICHOTOMEN
PRAEDIKTOR
.
28
1.3.2
POISSON-REGRESSION
MIT
EINEM
METRISCHEN
PRAEDIKTOR
.
31
1.3.3
GAMMA-REGRESSION
MIT
ZWEI
PRAEDIKTOREN
.
36
1.4
ANWENDUNG
IN
R
.
42
1.4.1
POISSON-REGRESSION
MIT
EINEM
DICHOTOMEN
PRAEDIKTOR
.
42
1.4.2
POISSON-REGRESSION
MIT
EINEM
METRISCHEN
PRAEDIKTOR
.
45
1.4.3
GAMMA-REGRESSION
MIT
ZWEI
PRAEDIKTOREN
.
47
1.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
49
1.5.1
POISSON-REGRESSION
MIT
EINEM
DICHOTOMEN
PRAEDIKTOR
.
50
1.5.2
POISSON-REGRESSION
MIT
EINEM
METRISCHEN
PRAEDIKTOR
.
59
1.5.3
GAMMA-REGRESSION
MIT
ZWEI
PRAEDIKTOREN
.
62
1.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
71
KAPITEL
2:
MODELLE
VERALLGEMEINERTER
SCHAETZGLEICHUNGEN
.
73
2.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNGEN
.
74
2.2
GRUNDLAGEN
DER
MODELLE
VERALLGEMEINERTER
SCHAETZGLEICHUNGEN
.
76
2.2.1
VERTEILUNGEN
UND
LINKFUNKTIONEN
.
77
2.2.2
KORRELATIONSSTRUKTUREN
.
77
2.2.3
SCHAETZUNG
DER
PARAMETER
UND
BEURTEILUNG
DER
MODELLGUETE
.
81
2.2.4
EINORDNUNG
UND
GRENZEN
DES
VERFAHRENS
.
84
2.3
BEISPIELE
VON
MODELLEN
VERALLGEMEINERTER
SCHAETZGLEICHUNGEN
.
86
2.3.1
LINEARE
REGRESSIONSANALYSE
MIT
MESSWIEDERHOLUNGEN
.
87
2.3.2
POISSON-REGRESSION
BEI
CLUSTERSTRUKTUREN
.
94
2.4
ANWENDUNG
IN
R
.
99
2.4.1
LINEARE
REGRESSIONSANALYSE
MIT
MESSWIEDERHOLUNGEN
.
100
2.4.2
POISSON-REGRESSION
BEI
CLUSTERSTRUKTUREN
.
104
2.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
105
6
INHALTSVERZEICHNIS
2.5.1
LINEARE
REGRESSIONSANALYSE
MIT
MESSWIEDERHOLUNGEN
.
106
2.5.2
POISSON-REGRESSION
BEI
CLUSTERSTRUKTUREN
.
116
2.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
120
KAPITEL
3:
MEHREBENENMODELLE
.
121
3.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNGEN
.
122
3.2
HIERARCHISCHE
LINEARE
MODELLE
.
125
3.2.1
BESONDERHEITEN
HIERARCHISCHER
DATENSTRUKTUREN
.
125
3.2.2
VON
DER
LINEAREN
REGRESSION
ZUM
HIERARCHISCHEN
LINEAREN
MODELL
.
127
3.3
WICHTIGE
HIERARCHISCHE
LINEARE
MODELLE
.
132
3.3.1
NULLMODELLUNDINTRAKLASSENKORRELATION
.
133
3.3.2
MEHREBENENMODELLE
MIT
LEVEL-2-PRAEDIKTOREN
BEZUEGLICH
DER
KONSTANTE
.
136
3.3.3
MEHREBENENMODELLE
MIT
LEVEL
1
-PRAEDIKTOREN
.
138
3.3.4
MEHREBENENMODELLE
MIT
INTERAKTIONEN
ZWISCHEN
DEN
EBENEN
.
143
3.4
ZENTRALE
ASPEKTE
DER
ANALYSE
HIERARCHISCHER
LINEARER
MODELLE
.
147
3.4.1
PARAMETERSCHAETZUNG,
VARIANZAUFKLAERUNG,TESTS
UND
MODELLGUETE
.
147
3.4.2
ZENTRIERUNG
UND
KOVARIANZSTRUKTUREN
.
151
3.4.3
VORAUSSETZUNGEN,
EINORDNUNG
UND
GRENZEN
DES
VERFAHRENS
.
157
3.5
HIERARCHISCHE
VERALLGEMEINERTE
LINEARE
MODELLE
.
160
3.6
BEISPIELE
FUER
HIERARCHISCHE
LINEARE
MODELLE
.
162
3.6.1
NULLMODELL
.
165
3.6.2
MODELL
MIT
LEVEL
2
PRAEDIKTOR
BEZUEGLICH
DER
KONSTANTE
.
166
3.6.3
MODELL
MIT
LEVEL
1
-PRAEDIKTOR
.
169
3.6.4
MODELL
MIT
INTERAKTIONEN
ZWISCHEN
DEN
EBENEN
.
171
3.7
BEISPIEL
EINES
MEHREBENENMODELLS
MIT
DICHOTOMEM
KRITERIUM
.
176
3.8
ANWENDUNGINR
.
182
3.8.1
HIERARCHISCHE
LINEARE
MODELLE
.
182
3.8.2
MEHREBENENMODELL
MIT
DICHOTOMEM
KRITERIUM
.
195
3.9
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
198
3.9.1
HIERARCHISCHE
LINEARE
MODELLE
.
199
3.9.2
MEHREBENENMODELL
MIT
DICHOTOMEM
KRITERIUM
.
216
3.10
INHALT
DER
WEBSITE
.
221
KAPITEL
4:
MULTINOMIALE
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
223
4.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNG
.
224
4.2
GRUNDLAGEN
DES
VERFAHRENS
.
224
4.2.1
MODELL
DER
MULTINOMIALEN
REGRESSION
.
225
4.2.2
SCHAETZUNG
DER
KOEFFIZIENTEN
.
227
4.2.3
PRUEFUNG
DER
MODELLGUETE
UND
TEST
EINZELNER
EFFEKTE
.
228
4.2.4
VORAUSSETZUNGEN
UND
EINORDNUNG
DES
VERFAHRENS
.
233
INHALTSVERZEICHNIS
7
4.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
234
4.4
ANWENDUNGINR
.
244
4.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
250
4.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
258
KAPITEL
5:
ORDINALE
REGRESSION
.
259
5.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNG
.
260
5.2
GRUNDLAGEN
DES
VERFAHRENS
.
260
5.2.1
MODELL
DER
ORDINALEN
REGRESSION
.
261
5.2.2
SCHAETZUNG
DER
KOEFFIZIENTEN
.
267
5.2.3
PRUEFUNG
DER
MODELLGUETE
UND
TEST
EINZELNER
EFFEKTE
.
268
5.2.4
VORAUSSETZUNGEN
UND
EINORDNUNG
DES
VERFAHRENS
.
274
5.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
275
5.4
ANWENDUNGINR
.
285
5.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
289
5.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
296
KAPITEL
6:
KANONISCHE
KORRELATION
.
297
6.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNG
.
298
6.2
GRUNDLAGEN
DES
VERFAHRENS
.
299
6.2.1
ALLGEMEINE
VORGEHENSWEISE
.
299
6.2.2
KENNGROESSEN
UND
STATISTISCHE
TESTS
.
301
6.2.3
EINORDNUNGDESVERFAHRENS
UND
ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN
.
306
6.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
306
6.4
ANWENDUNGINR
.
315
6.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
319
6.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
324
KAPITEL
7:
REGRESSION
DER
PARTIELLEN
KLEINSTEN
QUADRATE
.
325
7.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNG
.
326
7.2
GRUNDLAGEN
DES
VERFAHRENS
.
327
7.2.1
MULTIPLE
LINEARE
REGRESSION
UND
MULTIKOLLINEARITAET
.
327
7.2.2
HAUPTKOMPONENTENREGRESSION
.
331
7.2.3
GRUNDPRINZIP
DER
REGRESSION
DER
PARTIELLEN
KLEINSTEN
QUADRATE
.
334
7.2.4
BERECHNUNG
DER
PKQ-KOMPONENTEN
.
336
7.2.5
MERKMALSSELEKTIONSMETHODEN
UND
VALIDIERUNG
.
339
7.2.6
BEWERTUNG
DES
VERFAHRENS
.
341
7.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
343
7.4
ANWENDUNGINR
.
357
7.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
363
7.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
367
8
INHALTSVERZEICHNIS
KAPITEL
8:
RIDGE-REGRESSION
.
369
8.1
EINLEITUNG
UND
FRAGESTELLUNG
.
370
8.2
GRUNDLAGEN
DES
VERFAHRENS
.
371
8.2.1
MULTIPLE
LINEARE
REGRESSION
UND
MULTIKOLLINEARITAET
.
371
8.2.2
PRINZIP
DER
RIDGE-REGRESSION
.
376
8.2.3
VERGLEICH
MIT
DER
REGRESSION
DER
PARTIELLEN
KLEINSTEN
QUADRATE
.
381
8.2.4
EINORDNUNGDESVERFAHRENS
UND
ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN
.
383
8.3
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
-
.
384
8.4
ANWENDUNGINR
.
392
8.5
ANWENDUNG
IN
SPSS
.
399
8.6
INHALT
DER
WEBSITE
.
404
ANHANG
INHALT
DER
WEBSITE
.
'
.
407
LITERATUR
.
410
SACHREGISTER
.
417 |
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