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Erschienen in:
Einführung in die empirische Datenanalyse Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Kontingenzanalyse

verfasst von : Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Sonja Gensler, Rolf Weiber, Thomas Weiber

Erschienen in: Multivariate Analysemethoden

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Kontingenzanalyse dient dazu, Zusammenhänge zwischen nominal skalierten Variablen aufzudecken und zu untersuchen. Beispielsweise könnte uns interessieren, ob die beiden kategorialen Variablen „Ernährungsstil“ und „Geschlecht“ zusammenhängen. Die Kontingenzanalyse prüft, ob ein Zusammenhang zwischen den beiden Variablen besteht und es kann zudem die Stärke des Zusammenhangs bestimmt werden. Dieses Kapitel beschreibt die Kontingenzanalyse anhand eines Beispiels und erläutert den Einfluss von Störvariablen.

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Fußnoten
1
Wir sind uns bewusst, dass beide Variablen mehr als zwei Ausprägungen haben können. Wir nutzen diese Vereinfachung, um die Grundidee der Kontingenzanalyse darzustellen.
 
2
Weitere Möglichkeiten wären die Berechnung von Mittelwerten oder Verhältnissen (Zeisel 1985). Darüber hinaus wurden Methoden zur Analyse von mehrdimensionalen Tabellen wie log-lineare Modelle entwickelt (siehe Fahrmeir und Tutz 2001 für einen Literaturüberblick).
 
3
Zur Auffrischung der Grundlagen zum statistischen Testen bietet Abschn. 1.​3 eine Zusammenfassung der grundlegenden Aspekte.
 
4
Weitere Informationen sind auf der zu diesem Buch gehörigen Internetseite www.​multivariate.​de zu finden.
 
5
Auf der zu diesem Buch gehörigen Internetseite www.​multivariate.​de stellen wir ergänzendes Material zur Verfügung, um das Verstehen der Methode zu erleichtern und zu vertiefen.
 
Literatur
Agresti, A. (2019). An introduction to categorical data analysis (3. Aufl.). Hoboken: Wiley-Interscience.
Backhaus, K., Erichson, B., & Weiber, R. (2015). Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden (3. Aufl.). Berlin: Springer Gabler.CrossRef
Bishop, Y., Fienberg, S., & Holland, P. (2007). Discrete multivariate analysis. Theory and practice. New York: Springer.
Efron, B. (2003). Second thoughts on the bootstrap. Statistical Science, 18(2), 135–140.CrossRef
Efron, B., & Tibshirani, R. (1994). An introduction to the bootstrap. Boca Raton (FL): Springer.CrossRef
Everitt, B. (1992). The analysis of contingency tables (2. Aufl.). New York: Chapman & Hall.CrossRef
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on generalized linear models (2. Aufl.). New York: Springer.CrossRef
Fleiss, J., Levin, B., & Paik, M. (2003). Statistical methods for rates and proportions. (3. Aufl.). Hoboken: Wiley-Interscience.
Goodman, L. A., & Kruskal, W. H. (1954). Measures of association for cross classifications part I. Journal of the American Statistical Association, 49(4), 732–764.
Zeisel, H. (1985). Say it with figures (6. Aufl.). New York: Harper Collins.
Metadaten
Titel
Kontingenzanalyse
verfasst von
Klaus Backhaus
Bernd Erichson
Sonja Gensler
Rolf Weiber
Thomas Weiber
Copyright-Jahr
2021
Buch
Multivariate Analysemethoden

Print ISBN: 978-3-658-32424-7

Electronic ISBN: 978-3-658-32425-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-32425-4_6