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Über dieses Buch

Das Lehrbuch erläutert die Durchführung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode) und von logistischen Regressions­analysen (nach der ML-Methode). Im Text wird insbesondere auf die Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschätzungen eingegangen. Auch werden typische Fehlschlüsse und häufig anzutreffende Fehlinterpretationen behandelt (u.a. bei Determinationskoeffizienten, bei standardisierten Regressionskoeffi­zienten und bei zentrierten Effekten). Zudem werden erweiterte Verfahren wie z.B. Teststärkeanalysen, Regressionen mit Dummy-Variablen und Modellschätzungen mit Moderator- und Mediatorvariablen erläutert. Die Form der Darstellung ist praxisorientiert. Alle Verfahren werden an Beispielen erläutert (inkl. der für die Praxis erforderlichen SPSS-Anweisungen).

Neu in der fünften Auflage sind (u.a.):

Regressionsanalyse bei fehlenden WertenBootstrapping in der RegressionsanalyseBerechnung durchschnittlicher marginaler Effekte (AME) mit SPSS.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 1. Einführung

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 2. Das Grundmodell der Regressionsanalyse

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 3. Regressionstheorie

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 4. Entdeckung und Beseitigung von Modellverstößen

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 5. Regressionsanalyse mit qualitativen Variablen

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 6. Mediator- und Moderatoreffekte

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 7. Erweiterte Regressionsanalyse

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 8. ML-basierte Regressionsanalyse

Dieter Urban, Jochen Mayerl

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Kapitel 9. Regressionsanalyse bei fehlenden Werten

Dieter Urban, Jochen Mayerl

Backmatter

Weitere Informationen

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Whitepaper

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