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Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse (German Edition),Used
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Product DescriptionDas Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in ber 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren fr Quer und Lngsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen, Panel, Ereignisdaten und Zeitreihenanalyse, MDS und RaschModelle. Darber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching. Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verstndlichen Einfhrung. Es folgt eine Darstellung der mathematischstatistischen Grundlagen. Anschlieend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beitrge enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.Review"Das von Christof Wolf und Henning Best herausgegebene Handbuch ist ein exzellentes Werk. Aufgrund seiner Qualitt und seines Umfangs zhlt es [...] ab sofort zum Pflichtkanon der deutschsprachigen Methodenliteratur." sterreichische Zeitschrift fr Politikwissenschaft, 12011 "[...] dieser Sammelband [wird] momentan an Vollstndigkeit wohl von keinem anderen (deutschsprachigen) Werk bertroffen." pwportal.de portal fr politikwissenschaft, 25.10.2010Book DescriptionDas Handbuch zur DatenanalyseFrom the Back CoverDas Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in ber 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren fr Quer und Lngsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen, Panel, Ereignisdaten und Zeitreihenanalyse, MDS und RaschModelle. Darber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching. Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verstndlichen Einfhrung. Es folgt eine Darstellung der mathematischstatistischen Grundlagen. Anschlieend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beitrge enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.About the AuthorProf. Dr. Christof Wolf ist Wissenschaftlicher Leiter der Abteilung "Dauerbeobachtung der Gesellschaft" der GESIS LeibnizInstitut fr Sozialwissenschaften und hat eine Professur fr Sozialstrukturanalyse an der Universitt Mannheim. PD Dr. Henning Best ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl fr Methoden der empirischen Sozialforschung der Universitt Mannheim.
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