Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1

Eine nichtmathematische Einführung mit SPSS und Stata

Business & Finance, Economics, Statistics, Theory of Economics
Cover of the book Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1 by Matthias-W. Stoetzer, Springer Berlin Heidelberg
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Author: Matthias-W. Stoetzer ISBN: 9783662538241
Publisher: Springer Berlin Heidelberg Publication: May 30, 2017
Imprint: Springer Gabler Language: German
Author: Matthias-W. Stoetzer
ISBN: 9783662538241
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Publication: May 30, 2017
Imprint: Springer Gabler
Language: German

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.

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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.

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