Einführung in die sozialwissenschaftliche Datenanalyse

Hans Benninghaus

• Verlag: De Gruyter Oldenbourg
• Jahr: 2014
• ISBN drucken: 9783486577341
• eBook-ISBN: 9783486837360
• Auflage: 7
• Thema: Sozialwissenschaften
• Thema: Wissenschaftliche Forschung & Methodik

Dieses Standard-Lehrwerk zur Einführung ist eine an der praktischen Forschung ausgerichtete Einführung. Ihr Inhalt und Aufbau orientiert sich an den ersten Schritten , die man in der empirischen Sozialforschung üblicherweise unternimmt, wenn die Datenerhebung abgeschlossen ist: Man bereitet Daten auf, sieht sich die Verteilungseigenschaften einer jeden Variablen an, um dann eine Reihe von Beziehungen zwischen den Variablen zu untersuchen.

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse als statistische Analyse
• Kapitel 1: Datenaufbereitung
• 1.1 Die Datenmatrix
• 1.2 Zur Messung sozialwissenschaftlicher Variablen
• 1.2.1 Quantitative und qualitative Variablen
• 1.2.2 Kontinuierliche und diskrete Variablen
• 1.2.3 Indikatoren
• 1.2.4 Meßniveaus bzw. Skalentypen
• 1.3 Vom Fragebogen zur Datenmatrix
• 1.3.1 Die Herkunft der Daten
• 1.3.2 Der Fragebogen: Original und Auszug
• 1.3.3 Zum Inhalt des Fragebogens
• 1.3.4 Zur Codierung und Übertragung der Fragebogendaten
• 1.3.5 Die Matrix der Rohdaten: Datenmatrix 1
• 1.3.6 Die Matrix der modifizierten Daten: Datenmatrix 2
• 1.3.7 Die Matrix der integrierten Daten: Datenmatrix 3
• 1.4 Beispiele uni- und bivariater Verteilungen
• 1.4.1 Beispiele univariater Verteilungen
• 1.4.2 Beispiele bivariater Verteilungen
• Kapitel 2: Univariate Analyse sozialwissenschaftlicher Daten
• 2.1 Tabellarische Darstellungen univariater Verteilungen
• 2.2 Graphische Darstellungen univariater Verteilungen
• 2.3 Maßzahlen zur Beschreibung univariater Verteilungen
• 2.3.1 Mittelwerte
• 2.3.2 Streuungswerte
• 2.4 Standardwerte (z-transformierte Werte)
• Kapitel 3: Bivariate Analyse sozialwissenschaftlicher Daten I: Assoziationen in bivariaten Tabellen (nominale und ordinale Variablen)
• 3.1 Die bivariate Tabelle
• 3.1.1 Die generelle Struktur der bivariaten Tabelle
• 3.1.2 Die Vierfelder- oder 2 × 2-Tabelle
• 3.1.3 Zur Bildung der Kategorien kreuztabulierter Variablen
• 3.2 Das Konzept der statistischen Beziehung oder Assoziation
• 3.2.1 Assoziationsmaße und ihre Eigenschaften
• 3.2.2 Das Modell der proportionalen Fehlerreduktion (PRE-Modell)
• 3.3 Die Analyse der Beziehung zwischen nominalen Variablen
• 3.3.1 Die Prozentsatzdifferenz: d%
• 3.3.2 Maßzahlen auf der Basis von Chi-Quadrat: φ, Τ, V und C
• 3.3.3 Ein Maß der prädiktiven Assoziation: λ
• 3.4 Die Analyse der Beziehung zwischen ordinalen Variablen
• 3.4.1 Zum Begriff der Paare
• 3.4.2 Maßzahlen der ordinalen Assoziation: τa, τb, τc, γ und dyx
• 3.4.3 Die PRE-Interpretation des Assoziationsmaßes γ
• 3.4.4 Der SPEARMANsche Rangkorrelationskoeffizient rs
• 3.5 Die Elaboration einer Beziehung: Zur klassischen Analyse multivariater Tabellen (nach LAZARSFELD)
• Kapitel 4: Bivariate Analyse sozialwissenschaftlicher Daten II: Bivariate Regression und Korrelation (metrische Variablen)
• 4.1 Die Analyse der Beziehung zwischen metrischen Variablen
• 4.2 Das Streudiagramm
• 4.3 Lineare Regression und Korrelation
• 4.3.1 Die Bestimmung der Regressionsgeraden
• 4.3.2 Die proportionale Reduktion des Vorhersagefehlers: R2
• 4.3.3 Der PEARSONsche Korrelationskoeffizient R
• 4.3.4 Die Berechnung des Koeffizienten R
• 4.4 Die Analyse der Beziehung zwischen einer nominalen und einer metrischen Variablen
• 4.4.1 Die Logik des Eta-Koeffizienten
• 4.4.2 Die proportionale Reduktion des Vorhersagefehlers: η2
• 4.4.3 Die Berechnung des Eta-Koeffizienten
• 4.5 Die Pärtialkorrelation: ryx•z
• Anhang A: Fragebogen
• Anhang Β: Datenmatrix 1
• Datenmatrix 2
• Datenmatrix 3
• Anhang C: Lösungen der Übungsaufgaben
• Literaturverzeichnis
• Stichwortverzeichnis