Dieses Buch behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. Beispiele wären etwa das Geschlecht einer Befragungsperson, ihre Parteipräferenz, die Anzahl der Mitbewohner im Haushalt dieser Person, ihre Schichtzugehörigkeit und ähnliches mehr. In diesem Lehrbuch geht es um eine anwendungsorientierte Einführung in die multivariate Analyse kategorialer Daten. Konkret werden vier Ansätze vorgestellt: die gewichtete Regression nach Grizzle, Starmer und Koch (GSK-Ansatz), die Klasse der log-linearen Modelle, die logistische Regression und die Analyse latenter Klassen.
Aktualisiert: 2022-05-26
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Kategoriale Daten sind Variablen mit einer begrenzten Anzahl von Ausprägungen (Kategorien). Bei vielen Merkmalen, die in der Umfrageforschung und für amtliche Statistiken erhoben werden, handelt es sich um kategoriale Daten: etwa das Geschlecht einer Befragungsperson oder die Anzahl ihrer Mitbewohner. In dem Lehrbuch stellen die Autoren verschiedene Modelle zur Analyse kategorialer Daten vor: die gewichtete Regression nach Grizzle, Starmer und Koch, die Klasse der log-linearen Modelle, die logistische Regression und die Analyse latenter Klassen.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Kategoriale Daten sind Variablen mit einer begrenzten Anzahl von Ausprägungen (Kategorien). Bei vielen Merkmalen, die in der Umfrageforschung und für amtliche Statistiken erhoben werden, handelt es sich um kategoriale Daten: etwa das Geschlecht einer Befragungsperson oder die Anzahl ihrer Mitbewohner. In dem Lehrbuch stellen die Autoren verschiedene Modelle zur Analyse kategorialer Daten vor: die gewichtete Regression nach Grizzle, Starmer und Koch, die Klasse der log-linearen Modelle, die logistische Regression und die Analyse latenter Klassen.
Aktualisiert: 2023-04-06
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