Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse

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In den letzten 20 Jahren wurden in der sozialwissenschaftlichen Forschung vermehrt Einflussfaktoren auf diskrete Zustände und im Zeitverlauf eintretende Ereignisse untersucht. Die für die statistische Analyse von Zuständen und Ereignissen entwickelten Regressionsverfahren werden in diesem einführenden Lehrbuch anschaulich und anwendungsorientiert dargestellt. Der Anspruch des Buches besteht darin, den Leserinnen und Lesern die Grundprinzipien dieser fortgeschrittenen Regressionsverfahren verständlich zu machen. Sie sollen durch einen möglichst leichten Einstieg in die Thematik zur Anwendung dieser Modelle angeregt werden, ohne dabei jedoch die Komplexität der Verfahren aus dem Blick zu verlieren. Der InhaltZustände und Ereignisse in den Sozialwissenschaften.- Das generalisierte lineare Regressionsmodell.- Die binäre logistische Regression.- Korrelierte Übergänge: Das bivariate Probit-Modell.- Ereignisanalyse I: Zensierung, Sterbetafel und Kaplan-Meier-Schätzer.- Ereignisanalyse II: Regressionsmodelle.- Schätzung der Anzahl von Ereignissen: Modelle für Zähldaten.- Mehr oder weniger: Ordinale logistische Regression.- Multinomiale logistische Regression und deren Erweiterungen.- Abgeschnittene, zensierte und selektive Daten: Tobit-Regression und Heckman-Modell Die ZielgruppenStudierende und Dozierende der Soziologie, Demographie, Gesundheitswissenschaften, Psychologie sowie Betriebs- und Volkswirtschaft Der AutorDr. Michael Windzio ist Professor für Soziologie an der Universität Bremen.