- ホーム
- > 洋書
- > ドイツ書
- > Mathematics, Sciences & Technology
- > Mathematics
- > probability calculus, stochastics, mathematical statistics
Description
(Short description)
Endlich STATA beherrschen
Dieses Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in das Statistikprogramm Stata und ermöglicht es dem Leser, 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 alle Datenanalyseverfahren nachvollziehen. Zusätzlich kann der Nutzer seine Kenntnisse mit Hilfe von Übungsaufgaben mit Musterlösungen vertiefen. Die Datensätze stehen als Download zur Verfügung.
(Text)
Endlich STATA beherrschenDieses 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. Erhältlich über utb.de.
(Table of content)
n und Korrelation 1986.3. Rangkorrelationskoeffizienten2026.4. Bivariate Regression2036.5. Multiple Regression2126.5.1. Wichtige Kennwerte der linearen Regression2156.5.2. Der Regressionsoutput2196.5.3. Kategoriale unabhängige Variablen 2226.5.4. Anwendungsvoraussetzungen2306.5.5. Interaktionseffekte2586.5.6. Ausgabe-Tabellen erzeugen2786.6. Zusammenfassung der Befehle2816.7. Übungsaufgaben2827. Binär logistische Regression2857.1. Grundlagen2857.1.1. Ausgangspunkt Lineare Regression2857.1.2. Odds, Odds Ratio und Logits2897.2. Logistische Regression in Stata2927.3. Der Regressionsoutput der logistischen Regression2937.4. Interpretation Regressionskoeffizienten2977.4.1. Interpretation Vorzeichen Logits2987.4.2. Interpretation Odds Ratio2997.4.3. Interpretation Wahrscheinlichkeiten3017.4.4. Durchschnittliche Marginaleffekte3047.5. Modellfit3067.5.1. Hosmer-Lemeshow-Test3067.5.2. Klassifikationsmatrix3077.5.3. Weitere Tests: fitstat3097.5.4. Vergleich hierarchischer Modelle3147.6. Zus
(Author portrait)
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.
