Verfügbarkeit: Angewandte Regressionsanalyse | Technische Universität München

Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis

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Bibliographische Detailangaben
Vorheriger Titel:	Urban, Dieter Regressionsanalyse
Beteiligte Personen:	Urban, Dieter 1951- (VerfasserIn), Mayerl, Jochen 1974- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Wiesbaden Springer VS [2018]
Ausgabe:	5., überarbeitete Auflage
Schriftenreihe:	Studienskripten zur Soziologie
Schlagwörter:	Regressionsanalyse Lehrbuch
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adam_text	Dieter Urban • Jochen Mayerl Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis 5 , überarbeitete Auflage 4^ Springer VS Inhalt Vorwort IX 1 Einführung 1 1 1 Benutzerhinweise zu einem „theoriegeleiteten Rezeptbuch“ 1 1 2 Regressionsanalyse als statistisches Modell 4 1 3 Die wichtigsten Datenvoraussetzungen (in praktischer Hinsicht) 11 2 Das Grundmodell der Regressionsanalyse 19 2 1 Das allgemeine Regressionsmodell 19 2 2 Regression im bivariaten Modell 33 221 Koeffizientenschätzung 33 222 Varianzzerlegung der abhängigen Variablen (Y) 48 223 Der problematische Determinationskoeffizient (R2), Teil 1 56 224 Regression und Standardisierung 61 2 3 Regression im multivariaten Modell 75 231 Modelllogik und Kontrollfunktion zusätzlicher X-Variablen 75 232 Varianzzerlegung und Standardisierung im multivariaten Modell 89 233 Die Problematik standardisierter Regressionskoeffizienten 96 234 Der problematische Determinationskoeffizient (R2), Teil 2 101 2 4 Schrittweise Variablenauswahl 104 3 Regressionstheorie 107 3 1 Die bestmögliche Regressionsschätzung 107 311 Kriterien einer präzisen Regressionsschätzung 108 312 Grundannahmen der BLUE-Schätzung 112 V VI Inhalt 3 2 Inferenzstatistik in der Regressionsanalyse 121 321 Normalverteilung 122 322 Signifikanzniveau und Testlogik des Signifikanztests 124 323 Testfehler und Teststärke (power) 129 3 3 Testverfahren im bivariaten Regressionsmodell 133 331 Standard fehler, Konfidenzintervall und Signifikanztest des Regressionskoeffizienten 136 332 Signifikanztest des Gesamtmodells 144 333 Ermittlung von Effektstärke und Teststärke 146 334 Ermittlung eines sinnvollen Stichprobenumfangs 149 3 4 Testverfahren im multiplen Regressionsmodell 152 341 Signifikanztest der Regressionskoeffizienten 152 342 Signifikanztest des Gesamtmodells 154 343 Ermittlung von Effektstärken, Teststärken und Stichprobenumfang 156 3 5 SPSS-Beispiel: Multivariate OLS-Regression 160 4 Entdeckung und Beseitigung von Modellverstößen 169 4 1 Stichprobenumfang und Stichprobenfehler 177 411 Ausreißer-Residuen und Instabilität bei kleinen Fallzahlen 177 412 Normal Verteilung (A5) 187 4 2 O-Mittelwert der Residuen (A,,) 196 4 3 Linearität (A3, A4) 196 431 Intrinsische Linearität 201 432 Intrinsische Linearität: Interaktivität zwischen metrischen X-Variablen 209 4 4 Spezifikationsprobleme 223 441 Strategien zur Vermeidung von Spezifikationsfehlern 225 442 Ermittlung von Spezifikationsfehlern (A3) 228 4 5 Multikollinearität 231 451 Ermittlung von Multikollinearität 237 452 Beseitigung von Multikollinearität 242 4 6 Streuungsungleichheit (Heteroskedastizität) (A,) 252 461 Ermittlung von Streuungsungleichheit 255 462 Gegenmaßnahmen bei Streuungsungleichheit 267 4 7 Autokorrelation (A4) 283 471 Ermittlung von Autokorrelation 287 472 Beseitigung von Autokorrelation 292 4 8 Zusammenfassung: Residuenanalyse 297 Inhalt VII 5 Regressionsanalyse mit qualitativen Variablen 301 5 1 Qualitative Variablen als Dummy-Variablen 301 5 2 Regressionsmodelle mit unabhängigen Dummy-Variablen 308 5 3 Regressionsmodelle mit unabhängigen metrischen Variablen und unabhängigen Dummy-Variablen (inkl Interaktivität) 312 5 4 Varianz- und Kovarianzanalyse als Regressionsmodell mit Dummy-Variablen 318 5 5 Dummy-Effekte und Standardisierung 321 6 Mediator- und Moderatoreffekte 325 6 1 Regressionsanalyse mit Moderatorvariablen 325 611 Moderatoreffekte als Interaktionseffekte 326 612 Moderatoreffekte in der Multigruppenanalyse 331 6 2 Regressionsanalyse mit Mediatorvariablen 334 621 Signifikanz der direkten, indirekten und totalen Effekte 340 622 Statistischer Nachweis von Mediatoreffekten 343 623 Kombination von Mediator- und Moderatoreffekten 346 7 Erweiterte Regressionsanalyse 349 7 1 Sequenzielle Regressionsanalyse 349 7 2 Regressionskoeffizienten als Stabilitätskoeffizienten (Panelanalysen) 356 7 3 Bootstrapping in der Regressionsanalyse 361 731 Grundlogik des Bootstrapping-Verfahrens 361 732 Resampling-Verfahren in der Regressionsanalyse 364 733 Standardfehler und Konfidenzintervall im Bootstrapping- Verfahren 369 734 SPSS-Beispiel: Bootstrapping einer linearen Regression 371 8 ML-basierte Regressionsanalyse 379 8 1 Das Maximum-Likelihood Schätzverfahren 381 8 2 Binär logistische Regressionsanalyse 387 821 Gewinnchancen (Odds) und Effektkoeffizienten (Odds Ratios) 399 822 Durchschnittliche marginale Effekte (AME’s) 405 823 Modell-Evaluation 415 824 Problemdiagnostik im logistischen Regressionsmodell 419 825 SPSS-Beispiel: Binär logistische Regression 427 VIII Inhalt 826 Modellvergleiche / sequenzielle Analyse (Problem der unbeobachteten Heterogenität) 430 9 Regressionsanalyse bei fehlenden Werten 437 9 1 Die Problematik fehlender Werte in der Regressionsanalyse 437 9 2 Statistische Analyse fehlender Werte 441 9 3 Strategien zum Umgang mit fehlenden Werten in der Regressionsanalyse 453 931 Der listenweise Ausschluss von Fällen („listwise deletion“) 454 932 Die stochastische Regressionsimputation (sRI) 460 933 Die Multiple Imputation (Ml) 466 9 4 Imputation und Design-Gewichtung in SPSS 485 Tabellenanhang 489 Literaturverzeichnis 501
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