Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1

• Verfasst von: Stoetzer, Matthias-Wolfgang
• Titel: Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1
• Titelzusatz: Eine nichtmathematische Einführung mit SPSS und Stata
• Verf.angabe: von Matthias-W. Stoetzer
• Verlagsort: Berlin, Heidelberg
• Verlag: Springer Gabler
• Jahr: 2017
• Umfang: Online-Ressource (XII, 326 S. 133 Abb, online resource)
• Gesamttitel/Reihe: SpringerLink : Bücher
• ISBN: 978-3-662-53824-1
• DOI: doi:10.1007/978-3-662-53824-1
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: ger
• Reproduktion: Druckausg
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: Stoetzer, Matthias-Wolfgang, 1956 - : Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung ; Band 1: Eine nichtmathematische Einführung mit SPSS und Stata. - Berlin : Springer Gabler, 2017. - XII, 326 Seiten
• RVK-Notation: MR 2100
• RVK-Notation: QH 234
• K10plus-PPN: 1659062446
• K10plus-PPN:
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Abstract

Grundlagen der Regressionsanalyse -- Erweiterungen des einfachen linearen Modells -- Kausalanalyse und Datenerhebung -- Voraussetzungen und Probleme der einfachen Regression -- Modellbildung und Variablenauswahl -- Möglichkeiten und Grenzen der Regression.

Abstract

Das Lehrbuch richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die im Rahmen einer Forschungsarbeit selbst Daten erheben und analysieren oder die vorhandene Literatur auswerten müssen. Häufig stehen sie vor dem Problem, nur schemenhafte (und häufig wenig erfreuliche) Erinnerungen an ihre Statistik- oder Ökonometrieveranstaltungen zu besitzen. Die Regressionsanalyse ist die gängige Methode zur Untersuchung empirischer Fragestellungen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Dabei verzichtet der Autor erstens auf jede abschreckende mathematische Ausführung. Zweitens sind die Kapitel so aufgebaut, dass ein selbständiges Studium problemlos möglich ist. Drittens wird der Leser Schritt für Schritt von der einfachsten Regression zu komplexeren Verfahren geführt. Hierzu sind jedem Kapitel die wichtigsten Lernziele und Schlüsselbegriffe vorangestellt. Jedes Kapitel schließt mit einer Reihe von Übungsaufgaben mit Lösungen. Alle Regressionsverfahren und Tests werden jeweils anhand der Statistikprogramme SPSS und Stata sowie mittels Screenshots erklärt. Behandelt werden auch komplexere Probleme (z. B. Heteroskedastie, Autokorrelation, Multikollinearität, einflussreiche Beobachtungen und Fehlspezifikation). Diese ebenfalls nicht unter mathematischen Aspekten, sondern hinsichtlich ihrer inhaltlichen Konsequenzen und möglichen Lösungen. Darüber hinaus erläutert das Buch die praktischen Schwierigkeiten der Ermittlung kausaler Wirkungen (das Roy-Rubin-Kausalmodell), der Unterscheidung von statistischer Signifikanz und inhaltlicher Relevanz sowie optimaler Stichprobenumfänge. Der Inhalt Grundlagen der Regressionsanalyse Grundlagen und Erweiterungen des einfachen linearen Modells Kausalanalyse und Datenerhebung Voraussetzungen und Probleme der einfachen Regression Modellbildung und Variablenauswahl Möglichkeiten und Grenzen der Regression Der Autor Dr. Matthias-W. Stoetzer ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der Ernst-Abbe-Hochschule Jena.