Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse

1. Front Matter

   Pages I-X

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2. Einführung

   1. Front Matter

      Pages 1-1

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   2. Einführung: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse

      • Henning Best, Christof Wolf

      Pages 3-7

   3. Kausalität als Gegenstand der Sozialwissenschaften und der multivariaten Statistik

      • Karl-Dieter Opp

      Pages 9-38

3. Grundlagen der Datenanalyse

   1. Front Matter

      Pages 39-39

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   2. Datengewinnung und Datenaufbereitung

      • Manuela Pötschke

      Pages 41-64

   3. Uni-und bivariate deskriptive Statistik

      • Cornelia Weins

      Pages 65-89

   4. Graphische Datenexploration

      • Horst Degen

      Pages 91-116

   5. Der Umgang mit fehlenden Werten

      • Martin Spieß

      Pages 117-142

   6. Gewichtung

      • Siegfried Gabler, Matthias Ganninger

      Pages 143-164

   7. Grundlagen des statistischen Schließens

      • Steffen M. Kühnel, Dagmar Krebs

      Pages 165-189

   8. Einführung in die Inferenz durch den nichtparametrischen Bootstrap

      • Susumu Shikano

      Pages 191-204

   9. Maximum-Likelihood Schätztheorie

      • Thomas Gautschi

      Pages 205-235

4. Messen und Skalieren

   1. Front Matter

      Pages 237-237

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   2. Reliabilität, Validität, Objektivität

      • Beatrice Rammstedt

      Pages 239-258

   3. Thurstone-und Likertskalierung

      • Joachim Gerich

      Pages 259-281

   4. Guttman-und Mokkenskalierung

      • Joachim Gerich

      Pages 283-309

   5. Item-Response-Theorie

      • Christian Geiser, Michael Eid

      Pages 311-332

   6. Hauptkomponentenanalyse und explorative Faktorenanalyse

      • Hans-Georg Wolff, Johann Bacher

      Pages 333-365

   7. Korrespondenzanalyse

      • Jörg Blasius

      Pages 367-389

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.

• Clusteranalyse
• Datenaufbereitung
• Datenexploration
• Datengewinnung
• Kausalität
• Kovarianz
• Mehrebenenanalyse
• Paneldaten
• Querschnitt
• Skalieren
• Strukturgleichungsmodell
• Strukturgleichungsmodelle
• Varianz
• Varianzanalyse
• deskriptive Statistik

"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

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.

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