Das Buch bietet eine Einführung in die empirische Überprüfung mehrdimensionaler kausaler Erklärungen, ihre Abbildung als Kausalmodelle und die notwendigen Schritte zu ihrer Formalisierung. Dabei wird immer von leicht verständlichen inhaltlichen Fragestellungen ausgegangen, an denen auch aufgezeigt wird, welche Probleme auftreten, wenn Einflußgrößen untereinander durch gemeinsame Faktoren verbunden sind. Aus der propädeutischen Darstellung von einfacher und multipler Korrelation und Regression sowie der partiellen Korrelation wird in anschaulicher Weise die partielle Pfadanalyse hergeleitet, eine mögliche Lösung bei Multikollinearität von Einflußgrößen. Alle gängigen analytischen Modelle zur Parameterschätzung von rekursiven und nichtrekursiven bzw. interdependenten Systemen werden erläutert: SIMON-BLALOCK-Technik, partielle und klassische Pfadanalyse sowie die zweistufige Kleinste-Quadrate-Schätzung. Das Buch wendet sich einerseits an Studierende der Fachgebiete Geographie, Ökonomie und Soziologie, in denen konkrete Forschungsfragen zur Analyse komplexer Wirkungsgefüge behandelt werden. Andererseits ist es für den Leserkreis gedacht, der die analytischen Modelle anwenden möchte. Sie werden nämlich nicht nur erläutert, sondern sind in Form eines FORTRAN Programms für die praktische Anwendung erschlossen. Hierin kommt einmal mehr das Bemühen des Autors zum Ausdruck, die mathmatischen Vorkenntnisse und Anforderungen so gering wie möglich zu halten.

Inhalt

1. Die logische Struktur kausaler Erklärungen.- 1.1 Die Deskription.- 1.2 Die Typisierung.- 1.3 Die Darstellung von Funktionszusammenhängen.- 1.4 Kausale Erklärungen.- 1.5 Prognosen und Sozial-Techniken.- 1.6 Zusammenfassung und Ausblick.- 1.7 Probleme bei der empirischen Prüfung von Erklärungen.- 1.8 Die Definition der Multikollinearität auf individueller Ebene.- 1.9 Die Definition der Multikollinearität auf der Ebene von Raumeinheiten.- 2. Das Messen von Zusammenhängen.- Übungsaufgaben zu Abschnitt 2.- 3. Die Analyse mehrdimensionaler Beziehungen.- 3.1 Der multiple Korrelationskoeffizient.- 3.2 Einige allgemeine Merksätze zu statistischen Signifikanztests.- 4. Multikollinearitäten als Störgrößen von mehrdimensionalen Beziehungen.- Übungsaufgaben zu Abschnitt 4.- 5. Die Formulierung eines rekursiven Gleichungssystems in der Pfadanalyse.- 5.1 Die SIMON-BLALOCK-Technik.- 5.2 Die Bedeutung der partiellen Korrelation.- 6. Die Beseitigung von Multikollinearitäten in der partiellen Pfadanalyse.- Übungsaufgaben zu Abschnitt 6.- 6.1 Rekursive Gleichungssysteme und ihre äquivalenten Formen.- 6.2 Nichtrekursive Gleichungssysteme: Die zweistufige Methode der Kleinsten-Quadrate-Schätzung.- 7. Anwendungsbeispiele.- 7.1 Pendelwanderung im Umland von Städten.- 7.2 Eine Reanalyse der Standortmuster von Ärzten in Essen / Ruhr.- 7.3 Die Beeinflussung von Oberflächentemperaturen durch die Landnutzung.- 7.4 PAPA in der Analyse von Zeitreihen: Das LÜDEKE-Modell der bundesdeutschen Wirtschaft.- 7.5 Verschiedene Methoden beim Testen von Kausalmodellen.- 8. Der Start mit dem Programm PAPA.- 8.1 Systematische Beschreibung der Eingabe für PAPA.- 8.2 Das Programm PAPA.- 9. Literaturauswahl.- 10. Anhänge.- 11. Register.