Endlich STATA beherrschen Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in das Statistikprogramm Stata und ermöglicht es den Leser:innen, sich das Programm selbstständig zu erarbeiten. Für die Datenanalyse erforderlichen Statistikkenntnisse werden soweit erläutert, wie es für das Verständnis notwendig ist, ohne umfassende Vorkenntnisse vorauszusetzen. Die wichtigsten statistischen Verfahren werden Schritt für Schritt, auch mithilfe von beschrifteten Screenshots, anschaulich erläutert und die Analysen mit realen Daten durchgeführt. Anhand von praktischen Beispielen können die Leser:innen alle Datenanalyseverfahren nachvollziehen. Zusätzlich können die Nutzer:innen Kenntnisse mit Hilfe von Übungsaufgaben mit Musterlösungen vertiefen. utb+: Begleitend zum Buch erhalten Leser:innen die im Buch verwendeten Datensätze, Fragebögen und Do-Files in unterschiedlichen Versionen zum Download.

Autorentext
Andrea Breitenbach ist Vertretungsprofessorin am Institut für Soziologie der Philipps-Universität Marburg. Sie forscht und lehrt u.a. im Bereich Methoden der empirischen Sozialforschung und Statistik, Familiensoziologie, Umweltsoziologie und Didaktik der Statistik. In der Lehre erprobt sie digitale Lehrmethoden, wie das Inverted Classroom, welche sie für Einführungen in Statistikprogramme wie Stata anwendet.

Inhalt
Vorwort 9 1. Einführung 11 1.1. Aufbau 12 1.2. Begleitmaterialien zum Buch 13 1.3. Konventionen 15 2. Erste Schritte 17 2.1. Die Stata Oberfläche 17 2.1.1. Die Toolbar 20 2.1.2. Die Stata Fenster 21 2.1.3. Viewer und Stata Hilfe 25 2.2. Erste Syntax 26 2.2.1. Syntax Aufbau 27 2.2.2. Do-Files 29 2.2.3. Log Files 36 2.3. Erste Analysen 37 2.3.1. Dateneditor 38 2.3.2. tabulate Befehl 41 2.3.3. Variablen erstellen 43 2.3.4. Variablenbeschriftung 46 2.4. Datensätze erzeugen 49 2.5. Zusammenfassung der Befehle 55 2.6. Übungsaufgaben 56 2.7. Lösung Do-Files 58 3. Datentransformationen 59 3.1. Berechnen unter Bedingungen 59 3.1.1. if- Bedingung 59 3.1.2. in-Bedingung 64 3.2. Variablen löschen 66 3.3. Spezielle Befehle zur Variablenerstellung 67 3.3.1. Variablen umcodieren: recode 67 3.3.2. Variablen klonen: clonevar 70 3.3.3. Erweiterung von generate: egen 71 3.3.4. Dummyvariablen 75 3.3.5. Variablenwerte zusammenfassen 77 3.4. String Variablen 80 3.5. Fehlende Werte 87 3.6. Schleifen und nützliche Tools 94 3.6.1. foreach-Schleife 95 3.6.2. forvalues-Schleife 100 3.6.3. by-Präfix 101 3.6.4. Zählen mit n und N 103 3.6.5. Taschenrechner 105 3.7. Gewichtungsbefehle 106 3.8. Interne Resultate 113 3.9. Zusammenfassung der Befehle 115 3.10. Übungsaufgaben 116 4. Univariate Datenanalyse 119 4.1. Häufigkeitstabellen 121 4.1.1. Häufigkeitstabellen mit tabulate 121 4.1.2. Weitere Häufigkeitstabellen 124 4.1.3. gruppierte Daten 126 4.2. Lage- und Streuungsmaße 130 4.2.1. summarize 136 4.2.2. tabstat 140 4.3. Grafische Darstellungen 143 4.3.1. Grafiken für kategoriale Variablen 144 4.3.2. Grafiken für ordinale und metrische Variablen 158 4.4. Zusammenfassung der Befehle 165 4.5. Übungsaufgaben 166 5. Bivariate Datenanalyse 169 5.1. Kontingenztabelle 169 5.2. Chi-Quadrat-Test 174 5.3. Zusammenhangsmaße 177 5.4. Tabellen für metrische und kategoriale Variablen 183 5.5. Grafische Darstellung 185 5.5.1. Kategoriale Variablen 185 5.5.2. Metrische und kategoriale Variablen 190 5.6. Zusammenfassung der Befehle 192 5.7. Übungsaufgaben 192 6. Korrelation und Regression 195 6.1. Streudiagramme 195 6.2. Kovariantion und Korrelation 198 6.3. Rangkorrelationskoeffizienten 202 6.4. Bivariate Regression 203 6.5. Multiple Regression 212 6.5.1. Wichtige Kennwerte der linearen Regression 215 6.5.2. Der Regressionsoutput 219 6.5.3. Kategoriale unabhängige Variablen 222 6.5.4. Anwendungsvoraussetzungen 230 6.5.5. Interaktionseffekte 258 6.5.6. Ausgabe-Tabellen erzeugen 278 6.6. Zusammenfassung der Befehle 281 6.7. Übungsaufgaben 282 7. Binär logistische Regression 285 7.1. Grundlagen 285 7.1.1. Ausgangspunkt Lineare Regression 285 7.1.2. Odds, Odds Ratio und Logits 289 7.2. Logistische Regression in Stata 292 7.3. Der Regressionsoutput der logistischen Regression 293 7.4. Interpretation Regressionskoeffizienten 297 7.4.1. Interpretation Vorzeichen Logits 298 7.4.2. Interpretation Odds Ratio 299 7.4.3. Interpretation Wahrscheinlichkeiten 301 7.4.4. Durchschnittliche Marginaleffekte 304 7.5. Modellfit 306 7.5.1. Hosmer-Lemeshow-Test 306 7.5.2. Klassifikationsmatrix 307 7.5.3. Weitere Tests: fitstat 309 7.5.4. Vergleich hierarchischer Modelle 314 7.6. Zusammenfassung der Befehle 317 7.7. Übungsaufgaben 317 8. Mittelwertvergleiche 319 8.1. Arten von Hypothesen 319 8.2. Grundlagen von Signifikanztest 321 8.2.1. Vorgehensweise bei Hypothesentests 323 8.2.2. Konfidenzintervalle 327 8.3. Ein-Stichproben t-Test 331 8.4. t-Test für unabhängige Stichproben 336 8.4.1. Varianzungleichheit 341 8.4.2. Effektgröße 343 8.5. t-Test für abhängige Stichproben 345 8.6. Nichtparametrische Tests 347 8.6.1. Wilcoxon-Rangsummen Test . 347 8.6.2. Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test 350 8.7. Zusammenfassung der Befehle 352 8.8. Übungsaufgaben 353 9. Grafiken 355 9.1. Verschiedene Grafik-Typen 357 9.1.1. Tortendiagramme 358 9.1.2. Balkendiagramme 362 9.1.3. Histogramme 369 9.1.4. Boxplots 374 9.1.5. Streudiagramme 376 9.1.6. Spezielle Grafiken-Typen 382 9.2. Grafiken verändern 383 9.2.1. Achsen 383 9.2.2. Größe der Grafiken 390 9.2.3. Legende 390 9.2.4. Plot und Grafikregion 394 9.2.5. Grafik-Titel 395 9.2.6. Grafikschemata 397 9.3. Verschiedene Optionen 399 9.3.1. by-Option 399 9.3.2. Grafiken speichern 400 9.4. Zusammenfassung der Befehle 401 9.5. Übungsaufgaben 402 10. Vergleich Stata und SPSS Befehle 405 11. Literatur 413 Register 423