Einführung in die sozialwissenschaftliche Datenanalyse

Hans Benninghaus

• Verlag: De Gruyter Oldenbourg
• Jahr: 2014
• ISBN:
  9783486837360
• Auflage: 7
• Thema: Sozialwissenschaften
• Thema: Soziologie

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