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Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1: Eine nichtmathematische Einführung mit SPSS und Stata

Autor Matthias-W. Stoetzer
de Limba Germană Paperback – 3 iun 2017
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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Specificații

ISBN-13: 9783662538234
ISBN-10: 3662538237
Ilustrații: XII, 326 S. 133 Abb.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.54 kg
Ediția:1. Aufl. 2017
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer Gabler
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Cuprins

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.

Notă biografică

Dr. Matthias-W. Stoetzer ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der Ernst-Abbe-Hochschule Jena.

Textul de pe ultima copertă

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.


Caracteristici

Alle behandelten Aspekte der Regression werden komplett verbal und graphisch erläutert Viele nachvollziehbare Beispiele (z.T. mit realen Datensätzen) Konkrete praktische Umsetzung mittels SPSS und Stata wird an Hand von Screenshots und Schritt für Schritt dargelegt Includes supplementary material: sn.pub/extras