Varianz- und Regressionsanalysen als wichtige Datenanalyseverfahren anhand eines Datensatzes der ALLBUS 1996
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Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Soziologie - Methodologie und Methoden, Note: Sehr gut, Universität Bielefeld, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Schriftlicher Kommentar der Dozentin: Sehr gute Methodenarbeit, weiter so! (40 Seiten Anlagen - SPSS-Output) , Abstract: Varianz- und Regressionsanalyse sind zwei wichtige und häufig angewandte statistische Verfahren in der quantitativen empirischen Sozialforschung. Diese werden als multivariate Analyseverfahren bezeichnet, weil die statistischen Zusammenhänge zwischen mindestens drei Merkmalen bzw. V...
Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Soziologie - Methodologie und Methoden, Note: Sehr gut, Universität Bielefeld, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Schriftlicher Kommentar der Dozentin: Sehr gute Methodenarbeit, weiter so! (40 Seiten Anlagen - SPSS-Output) , Abstract: Varianz- und Regressionsanalyse sind zwei wichtige und häufig angewandte statistische Verfahren in der quantitativen empirischen Sozialforschung. Diese werden als multivariate Analyseverfahren bezeichnet, weil die statistischen Zusammenhänge zwischen mindestens drei Merkmalen bzw. Variablen untersucht werden. Beide Verfahren sind strukturen-prüfend und dienen damit dazu, vorher aufgestellte Hypothesen zu testen.
Im Unterschied zu strukturen-entdeckenden bzw. datenreduzierenden Analyseverfahren wie der Faktoren- oder Clusteranalyse besitzt der Anwender bei der Varianz- oder Regressionsanalyse bereits eine auf sachlogischen oder theoretischen Überlegungen basierende Vorstellung über mögliche Zusammenhänge zwischen den Variablen und kann diese dann empirisch anhand eines Datensatzes überprüfen. In dieser Arbeit geht es in erster Linie darum, die Anwendung der statistischen Verfahren von Varianz- und Regressionsanalyse als solche zu demonstrieren und ihre zugrunde liegende Logik nachvollziehbar und verständlich herauszuarbeiten. Als Beispielsdatensatz wird ein reduzierter Datensatz der Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) 1996 verwendet. Auf der Internet-Seite der Gesellschaft Sozialwissenschaftlicher Infrastruktureinrichtungen e.V. (GESIS) können Codebuch (pdf Format), SPSS file (sav Format) und Methodenbericht (pdf Format) der verwendeten Studie kostenlos unter der Bezeichnung ALLBUScompact-1996 ZA Nr. 3718 für wissenschaftliche Zwecke herunter geladen werden .
Als Software wurde das in der Soziologie sehr gebräuchliche Datenverarbeitungsprogramm SPSS (Statistical Package for Social Sciences) verwendet. Alle angewandten SPSS-Prozeduren sind im Anhang als SPSS-Output im Einzelnen dokumentiert.
Im Unterschied zu strukturen-entdeckenden bzw. datenreduzierenden Analyseverfahren wie der Faktoren- oder Clusteranalyse besitzt der Anwender bei der Varianz- oder Regressionsanalyse bereits eine auf sachlogischen oder theoretischen Überlegungen basierende Vorstellung über mögliche Zusammenhänge zwischen den Variablen und kann diese dann empirisch anhand eines Datensatzes überprüfen. In dieser Arbeit geht es in erster Linie darum, die Anwendung der statistischen Verfahren von Varianz- und Regressionsanalyse als solche zu demonstrieren und ihre zugrunde liegende Logik nachvollziehbar und verständlich herauszuarbeiten. Als Beispielsdatensatz wird ein reduzierter Datensatz der Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) 1996 verwendet. Auf der Internet-Seite der Gesellschaft Sozialwissenschaftlicher Infrastruktureinrichtungen e.V. (GESIS) können Codebuch (pdf Format), SPSS file (sav Format) und Methodenbericht (pdf Format) der verwendeten Studie kostenlos unter der Bezeichnung ALLBUScompact-1996 ZA Nr. 3718 für wissenschaftliche Zwecke herunter geladen werden .
Als Software wurde das in der Soziologie sehr gebräuchliche Datenverarbeitungsprogramm SPSS (Statistical Package for Social Sciences) verwendet. Alle angewandten SPSS-Prozeduren sind im Anhang als SPSS-Output im Einzelnen dokumentiert.
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