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Weiterführende statistische Methoden für Politikwissenschaftler : Eine anwendungsbezogene Einführung mit Stata.
This book provides a practical introduction to advanced techniques of regression analysis for political scientists. Building upon detailed discussion of the fundamentals of regression analysis, it individually presents the advanced techniques of regression analysis. The textbook aims to impart an un...
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Otros Autores: | , |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Alemán |
| Publicado: |
Berlin :
De Gruyter Oldenbourg,
2014.
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| Colección: | Politikwissenschaft kompakt.
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo |
Tabla de Contenidos:
- Inhaltsverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Zum Selbstverständnis dieses Buches; 1.2 Zum Aufbau des Buches; 2 Grundlagen der Regressionsanalyse; 2.1 Einleitung; 2.2 Kovarianz und Korrelation; 2.2.1 Kovarianz; 2.2.2 Korrelation; 2.3 Bivariate lineare Regression; 2.4 Multiple lineare Regression; 2.4.1 Berechnung und Interpretation; 2.4.2 Verallgemeinerung auf die Grundgesamtheit; 2.5 Regressionsdiagnostik; 2.5.1 Linearität; 2.5.2 Homoskedastizität; 2.5.3 Keine Multikollinearität; 2.5.4 Normalverteilung der Residuen; 2.5.5 Einflussreiche Fälle; 2.6 Schrittweises Vorgehen; 3 Interaktionen.
- 3.1 Grundlagen3.1.1 Über Interaktionseffekte; 3.1.2 Interaktionen im linearen Regressionsmodell; 3.2 Anwendung; 3.2.1 Interaktionen mit einer dichotomen moderierenden Variable; 3.2.2 Interaktionen mit einer metrischen moderierenden Variable; 3.3 Zusammenfassung; 3.4 Schrittweises Vorgehen; 4 Logistische Regressionsanalyse; 4.1 Grundlagen; 4.1.1 Die Analyse dichotomer abhängiger Variablen; 4.1.2 Bivariate Verfahren als Vorstufe zur logistischen Regressionsanalyse; 4.1.3 Grundzüge des logistischen Regressionsmodells; 4.2 Anwendung; 4.2.1 Deskriptive Statistik und bivariate Analysen.
- 4.2.2 Schätzung und Interpretation einer logistischen Regression4.2.3 Regressionsdiagnostik; 4.3 Zusammenfassung; 4.4 Schrittweises Vorgehen; 5 Mehrebenenanalyse; 5.1 Grundlagen; 5.1.1 Drei suboptimale Optionen mit hierarchischen Daten umzugehen; 5.1.2 Wann ist ein Mehrebenenmodell statistisch notwendig?; 5.1.3 Wie viele Fälle sind für eine Mehrebenenanalyse erforderlich?; 5.2 Modellierungsstrategien in Mehrebenen-Situationen; 5.2.1 Modellierung von Level-1-Effekten; 5.2.2 Modellierung von Level-2-Effekten; 5.2.3 Modellierung von Cross-Level-Interaktionen; 5.3 Teststatistiken und Gütemaße.
- 5.3.1 Devianz5.3.2 AIC und BIC; 5.3.3 Erklärte Varianz auf Mikro- und Makroebene; 5.3.4 Maddala-R2; 5.4 Erweiterungsmöglichkeiten und Schnittstellen zu anderen Verfahren; 5.5 Schrittweises Vorgehen; 6 Gepoolte Zeitreihenanalyse; 6.1 Variation über Raum und Zeit; 6.2 Besonderheiten der gepoolten Zeitreihenanalyse; 6.2.1 Heterogenität; 6.2.2 Zeitliche Dynamik; 6.2.3 Heteroskedastizität; 6.2.4 Räumliche Dynamik; 6.3 Anwendung; 6.3.1 TSCS-Daten in Stata; 6.3.2 Zeitliche Dynamik; 6.3.3 Heterogenität; 6.3.4 Heteroskedastizität; 6.3.5 Räumliche Abhängigkeit; 6.4 Zusammenfassung und Ausblick.
- 6.5 Schrittweises Vorgehen7 Survival-Analysen; 7.1 Grundlagen; 7.1.1 Survival-Analysen und ihre begrifflichen Pendants in unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen; 7.1.2 Typen von Survival-Modellen; 7.1.3 Grundlegende Begrifflichkeiten; 7.1.4 Zensieren; 7.1.5 Mathematisch-statistische Grundlagen von Survival-Analysen; 7.2 Nicht-parametrische Methoden; 7.2.1 Sterbetafel; 7.2.2 Kaplan-Meier-Schätzer; 7.3 Parametrische Modelle; 7.3.1 Das exponentielle Modell; 7.3.2 Weibull, Gompertz und log-logistische Modelle; 7.3.3 Anwendungsprobleme parametrischer Modelle.