Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in
über 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater
Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der
Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren für Quer- und
Längsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u.
a. OLS-, logistische und robuste Regression,
Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen-, Panel-, Ereignisdaten- und
Zeitreihenanalyse, MDS und Rasch-Modelle. Darüber hinaus werden
viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation,
Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score
matching. Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verständlichen
Einführung. Es folgt eine Darstellung der
mathematisch-statistischen Grundlagen. Anschließend wird jedes
Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels
vorgestellt. Die Beiträge enden mit Hinweisen auf typische
Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.
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