Grundlegende multivariate Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. 2., veränd. Aufl.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Holtmann, Dieter
Titel	Grundlegende multivariate Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. 2., veränd. Aufl.
Quelle	Potsdam: Univ.-Verl. (2007), 237 S.Verfügbarkeit
Beigaben	grafische Darstellungen
Zusatzinformation	Inhaltsverzeichnis
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	gedruckt; Monographie
ISBN	978-3-939469-65-0
Schlagwörter	Faktorenanalyse; Forschung; Korrelation; Multivariate Analyse; Pfadanalyse; Quantitative Forschung; Varianzanalyse; Datenanalyse; Regressionsanalyse; Sozialwissenschaften; Kausalanalyse
Abstract	Zur adäquaten Analyse sozialwissenschaftlicher Phänomene ist die Anwendung multivariater Modelle hilfreich, die die Analyse von Zusammenhängen und Abhängigkeiten zwischen vielen Merkmalen ermöglichen. Als grundlegende Modelle werden [in diesem] Band behandelt: Die Elaboration von Zusammenhängen lässt sich durch Teilgruppenvergleich (Tabellenanalyse) auf nominalem Messniveau und durch partielle Korrelation auf metrischem Messniveau durchführen. In der multiplen Regression wird die Variation eines interessierenden Phänomens auf die Variation einer Reihe von Erklärungsfaktoren zurückgeführt. Die wichtigsten Interpretationshilfen dabei sind der Anteil der erklärten Varianz und die Effekte. In der Pfadanalyse werden alle Mechanismen herausgearbeitet, durch deren Zusammenwirken die Höhe jedes statistischen Zusammenhangs bestimmt wird: Direkte und indirekte Kausaleffekte, scheinkausale Komponenten und Assoziationseffekte. In der Varianzanalyse wird die Variation eines interessierenden Phänomens auf Haupteffekte und Interaktionseffekte einer Reihe von Erklärungsfaktoren zurückgeführt. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2008/3

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