Zusammenfassung
Das siebte Kapitel behandelt in einem ersten Teil das Konzept der Zusammenhangsmaße, wobei diese in Abhängigkeit von den Skalenniveaus eingeführt werden. Entsprechend werden neben der X2 - Statistik und dadurch motivierter Kennzahlen, Spearmans und Pearson Korrelationskoeffizient eingeführt. Im zweiten Teil behandelt das Kapitel die Regressionsrechnung, wobei neben der linearen Regression - einfach und multiple - die loglineare Regressionsanalyse dargestellt wird. Für beiden Themenbereiche wird darüber hinaus dargestellt wie die entsprechenden Kennzahlen bzw. Regressionsgeraden mittels Microsoft Excel berechnet werden können. Eine Sammlung von Aufgaben, den zugehörigen Lösungen und Wiederholungsfragen rundet das Kapitel ab.
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Notes
- 1.
Logit- und Probit-Regression ebenso wie multinomiale Ansätze hierzu werden im Rahmen des vorliegenden Buchs ausgeklammert.
- 2.
Die Kontingenztabelle wurde bereits im vorhergehenden Kap. 6 eingeführt und beschrieben.
- 3.
Es gilt zu beachten, dass Kausalität zwar unterstellt wird, lineare Regression testet allerdings nicht, ob ein kausaler Effekt auch wirklich gegeben ist.
- 4.
An dieser Stelle wird beispielhaft der Fall einer 3 × 3-Kontingenztabelle besprochen, sollte die tatsächliche Kontingenztabelle eine andere Dimension haben, sind die unten stehenden Formeln entsprechend anzupassen.
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Perret, J.K. (2019). Zusammenhänge und Regression. In: Arbeitsbuch zur Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler . Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-26148-1_7
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-26148-1_7
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Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-26147-4
Online ISBN: 978-3-658-26148-1
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