Chapter
2.4 Multiple lineare Regression
2.4 Multiple lineare Regression
2.4.1 Berechnung und Interpretation
2.4.1 Berechnung und Interpretation
2.4.2 Verallgemeinerung auf die Grundgesamtheit
2.4.2 Verallgemeinerung auf die Grundgesamtheit
2.5 Regressionsdiagnostik
2.5 Regressionsdiagnostik
2.5.3 Keine Multikollinearität
2.5.3 Keine Multikollinearität
2.5.4 Normalverteilung der Residuen
2.5.4 Normalverteilung der Residuen
2.5.5 Einflussreiche Fälle
2.5.5 Einflussreiche Fälle
2.6 Schrittweises Vorgehen
2.6 Schrittweises Vorgehen
3.1.1 Über Interaktionseffekte
3.1.1 Über Interaktionseffekte
3.1.2 Interaktionen im linearen Regressionsmodell
3.1.2 Interaktionen im linearen Regressionsmodell
3.2.1 Interaktionen mit einer dichotomen moderierenden Variable
3.2.1 Interaktionen mit einer dichotomen moderierenden Variable
3.2.2 Interaktionen mit einer metrischen moderierenden Variable
3.2.2 Interaktionen mit einer metrischen moderierenden Variable
3.4 Schrittweises Vorgehen
3.4 Schrittweises Vorgehen
4 Logistische Regressionsanalyse
4 Logistische Regressionsanalyse
4.1.1 Die Analyse dichotomer abhängiger Variablen
4.1.1 Die Analyse dichotomer abhängiger Variablen
4.1.2 Bivariate Verfahren als Vorstufe zur logistischen Regressionsanalyse
4.1.2 Bivariate Verfahren als Vorstufe zur logistischen Regressionsanalyse
4.1.3 Grundzüge des logistischen Regressionsmodells
4.1.3 Grundzüge des logistischen Regressionsmodells
4.2.1 Deskriptive Statistik und bivariate Analysen
4.2.1 Deskriptive Statistik und bivariate Analysen
4.2.2 Schätzung und Interpretation einer logistischen Regression
4.2.2 Schätzung und Interpretation einer logistischen Regression
4.2.3 Regressionsdiagnostik
4.2.3 Regressionsdiagnostik
4.4 Schrittweises Vorgehen
4.4 Schrittweises Vorgehen
5.1.1 Drei suboptimale Optionen mit hierarchischen Daten umzugehen
5.1.1 Drei suboptimale Optionen mit hierarchischen Daten umzugehen
5.1.2 Wann ist ein Mehrebenenmodell statistisch notwendig?
5.1.2 Wann ist ein Mehrebenenmodell statistisch notwendig?
5.1.3 Wie viele Fälle sind für eine Mehrebenenanalyse erforderlich?
5.1.3 Wie viele Fälle sind für eine Mehrebenenanalyse erforderlich?
5.2 Modellierungsstrategien in Mehrebenen-Situationen
5.2 Modellierungsstrategien in Mehrebenen-Situationen
5.2.1 Modellierung von Level-1-Effekten
5.2.1 Modellierung von Level-1-Effekten
5.2.2 Modellierung von Level-2-Effekten
5.2.2 Modellierung von Level-2-Effekten
5.2.3 Modellierung von Cross-Level-Interaktionen
5.2.3 Modellierung von Cross-Level-Interaktionen
5.3 Teststatistiken und Gütemaße
5.3 Teststatistiken und Gütemaße
5.3.3 Erklärte Varianz auf Mikro- und Makroebene
5.3.3 Erklärte Varianz auf Mikro- und Makroebene
5.4 Erweiterungsmöglichkeiten und Schnittstellen zu anderen Verfahren
5.4 Erweiterungsmöglichkeiten und Schnittstellen zu anderen Verfahren
5.5 Schrittweises Vorgehen
5.5 Schrittweises Vorgehen
6 Gepoolte Zeitreihenanalyse
6 Gepoolte Zeitreihenanalyse
6.1 Variation über Raum und Zeit
6.1 Variation über Raum und Zeit
6.2 Besonderheiten der gepoolten Zeitreihenanalyse
6.2 Besonderheiten der gepoolten Zeitreihenanalyse
6.2.3 Heteroskedastizität
6.2.3 Heteroskedastizität
6.3.1 TSCS-Daten in Stata
6.3.1 TSCS-Daten in Stata
6.3.4 Heteroskedastizität
6.3.4 Heteroskedastizität
6.3.5 Räumliche Abhängigkeit
6.3.5 Räumliche Abhängigkeit
6.4 Zusammenfassung und Ausblick
6.4 Zusammenfassung und Ausblick
6.5 Schrittweises Vorgehen
6.5 Schrittweises Vorgehen
7.1.1 Survival-Analysen und ihre begrifflichen Pendants in unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen
7.1.1 Survival-Analysen und ihre begrifflichen Pendants in unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen
7.1.2 Typen von Survival-Modellen
7.1.2 Typen von Survival-Modellen
7.1.3 Grundlegende Begrifflichkeiten
7.1.3 Grundlegende Begrifflichkeiten
7.1.5 Mathematisch-statistische Grundlagen von Survival-Analysen
7.1.5 Mathematisch-statistische Grundlagen von Survival-Analysen
7.2 Nicht-parametrische Methoden
7.2 Nicht-parametrische Methoden
7.2.2 Kaplan-Meier-Schätzer
7.2.2 Kaplan-Meier-Schätzer
7.3 Parametrische Modelle
7.3 Parametrische Modelle
7.3.1 Das exponentielle Modell
7.3.1 Das exponentielle Modell
7.3.2 Weibull, Gompertz und log-logistische Modelle
7.3.2 Weibull, Gompertz und log-logistische Modelle
7.3.3 Anwendungsprobleme parametrischer Modelle
7.3.3 Anwendungsprobleme parametrischer Modelle
7.4 Das semi-parametrische Cox-Modell
7.4 Das semi-parametrische Cox-Modell
7.4.1 Vor- und Nachteile des Cox-Modells
7.4.1 Vor- und Nachteile des Cox-Modells
7.4.2 Statistische Grundlagen des Cox-Modells und der PL-Schätzung
7.4.2 Statistische Grundlagen des Cox-Modells und der PL-Schätzung
7.4.3 Das Cox-Modell in Stata
7.4.3 Das Cox-Modell in Stata
7.4.4 Stratifizierte Cox-Modelle
7.4.4 Stratifizierte Cox-Modelle
7.4.5 Tests auf Proportionalität der Hazards
7.4.5 Tests auf Proportionalität der Hazards
7.4.6 Competing-Risks im Cox-Modell
7.4.6 Competing-Risks im Cox-Modell
7.4.7 Schätzung der Baseline-Hazard-Rate
7.4.7 Schätzung der Baseline-Hazard-Rate
7.4.8 Gütemaße und Residuendiagnostik
7.4.8 Gütemaße und Residuendiagnostik
7.4.9 Sich über die Zeit verändernde UV
7.4.9 Sich über die Zeit verändernde UV
7.5 Schrittweises Vorgehen
7.5 Schrittweises Vorgehen
Weiterführende statistische Methoden für Politikwissenschaftler
( Politikwissenschaft kompakt )
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