Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse

Product Description


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.


Review


"Das von Christof Wolf und Henning Best herausgegebene Handbuch ist ein exzellentes Werk. Aufgrund seiner Qualität und seines Umfangs zählt es [...] ab sofort zum Pflichtkanon der deutschsprachigen Methodenliteratur." Österreichische Zeitschrift für Politikwissenschaft, 1-2011

"[...] dieser Sammelband [wird] momentan an Vollständigkeit wohl von keinem anderen (deutschsprachigen) Werk übertroffen." pw-portal.de - portal für politikwissenschaft, 25.10.2010


Book Description


Das Handbuch zur Datenanalyse


From the Back Cover


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.


About the Author


Prof. Dr. Christof Wolf ist Wissenschaftlicher Leiter der Abteilung "Dauerbeobachtung der Gesellschaft" der GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und hat eine Professur für Sozialstrukturanalyse an der Universität Mannheim.

PD Dr. Henning Best ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung der Universität Mannheim.