Das Grundmodell der Regressionsanalyse.- Regressionstheorie.- Entdeckung und Beseitigung von Modellverstößen.- Regressionsanalyse mit qualitativen Variablen.- Mediator- und Moderatoreffekte.- Erweiterte Regressionsanalyse.- ML-basierte Regressionsanalyse.- Regressionsanalyse bei fehlenden Werten

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.Die Zielgruppe Lehrende, Studierende und Forschende in den Sozialwissenschaften Die Autoren Dr. Dieter Urban ist Professor für Soziologie am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart.  Dr. Jochen Mayerl ist Juniorprofessor am Fachbereich Sozialwissenschaften der TU Kaiserslautern.

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