Zusammenfassung
Dieses Kapitel führt in die lineare Regressionsanalyse ein. Zunächst werden Grundlagen des Verfahrens dargestellt. Es folgen Veranschaulichungen im bivariaten Fall, und zwar mit fiktiven Daten und mit Umfragedaten, ehe auf das multivariate Regressionsmodell verallgemeinert wird. Im zweiten Teil des Kapitels werden zwei Aspekte vertieft behandelt: Interaktionseffekte und nicht lineare Zusammenhänge. Die Modellerweiterungen werden zunächst an der Schätzgleichung gezeigt, ehe mir fiktiven und realen Daten jeweils Beispiele vorgestellt und Interpretationen besprochen werden. Dabei kommen auch grafische Verfahren zum Einsatz, die die Interpretation heterogener Effekte erleichtern und die Fehleranfälligkeit reduzieren.
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Anders ausgedrückt lautet die Frage: Warum gibt es Ungleichheit in der Lebenszufriedenheit, nach der Menschen mit ihrem Handeln streben. Entsprechende theoretische Argumente für das universelle Streben nach Zufriedenheit finden sich bereits bei Adam Smith (1776 (1974)) sowie in der Literatur zur Produktion von Wohlbefinden (Lindenberg 1989; Esser 1999).
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Bauer, G. (2020). Lineare Regression. In: Tausendpfund, M. (eds) Fortgeschrittene Analyseverfahren in den Sozialwissenschaften. Grundwissen Politik. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30237-5_2
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