Dieses Lehrbuch ist der Folgeband zu Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1. Es richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die im Rahmen einer Forschungsarbeit Daten analysieren oder vorhandene empirische Publikationen auswerten müssen. Regressionsanalysen stellen die wichtigsten Verfahren zur Untersuchung empirischer Fragestellungen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften dar. Im Unterschied zu anderen ökonometrischen oder statistischen Lehrbüchern verzichtet der Autor auf abschreckende mathematische Ausführungen. Alle Aspekte werden verbal und grafisch erläutert. Die Kapitel sind so aufgebaut, dass ein selbständiges Studium problemlos möglich ist. Lesende werden Schritt für Schritt in komplexere Verfahren eingeführt.

Dabei sind sämtlichen Kapiteln die wichtigsten Lernziele und Schlüsselbegriffe vorangestellt. Jedes Kapitel schließt mit einer Reihe von Übungsaufgaben einschließlich Lösungen. Praxisorientiert werden alle Regressionsverfahren und Tests anhand der Statistikprogramme SPSS und Stata sowie mittels Screenshots erklärt.

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Komplexe statistische Methoden werden (fast) ohne jede Mathematik erläutert Viele praktische Übungsbeispiele und reale Datensätze veranschaulichen die Methoden und deren Einsatz mit SPSS und Stata Eignet sich durch klaren didaktischen Aufbau zum Selbststudium Kostenlos für Leser: Zusätzliche Fragen zum Buch in der Springer Nature Flashcards-App

Autorentext
Dr. Matthias-W. Stoetzer ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der Ernst-Abbe-Hochschule Jena.

Klappentext

Dieses Lehrbuch ist der Folgeband zu "Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1". Es richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die im Rahmen einer Forschungsarbeit Daten analysieren oder vorhandene empirische Publikationen auswerten müssen. Regressionsanalysen stellen die wichtigsten Verfahren zur Untersuchung empirischer Fragestellungen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften dar. Im Unterschied zu anderen ökonometrischen oder statistischen Lehrbüchern verzichtet der Autor auf abschreckende mathematische Ausführungen. Alle Aspekte werden verbal und grafisch erläutert. Die Kapitel sind so aufgebaut, dass ein selbständiges Studium problemlos möglich ist. Lesende werden Schritt für Schritt in komplexere Verfahren eingeführt.

Dabei sind sämtlichen Kapiteln die wichtigsten Lernziele und Schlüsselbegriffe vorangestellt. Jedes Kapitel schließt mit einer Reihe von Übungsaufgaben einschließlich Lösungen. Praxisorientiert werden alle Regressionsverfahren und Tests anhand der Statistikprogramme SPSS und Stata sowie mittels Screenshots erklärt.

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Inhalt

1. Einführung: Kausale Aussagen und Prognosemodelle.- 2. Abhängige Variablen mit begrenztem Wertebereich.- 3. Zeitreihenanalyse und dynamische Modelle.- 4. Paneldatenanalyse.- 5. Instrumentvariablen.- 6. Strukturgleichungsmodelle.- 7. Fehlende Werte (Missing values).- 8. Ergänzungen.