دانلود کتاب Techniken der empirischen Sozialforschung: Band 8 Kausalanalyse

فهرست مطالب :

1. Grundzüge der Regressions· und Korrelationsanalyse\n1.1 Variablen und ihre Zusammenhänge\n1.1.1 Variablen, Kovarianz und Korrelation\n1.1.2 Symmetrische und asymmetrische Sichtweise: Korrelation und Regression\n1.2 Einfache und multiple Regressionsanalyse\n1.2.1 Datenmatrix, Variable und Vektoren\n1.2.2 Modellgleichungen und Modellannahmen\n1.2.3 Anwendungskontexte von Regressionsmodellen\n1.2.4 Schätzung der Regressionskoeffizienten im nicht-statistischen deskriptiven Regressionsmodell\n1.2.5 Konsequenzen der Kleinstquadrateschätzung\n1.2.6 Problem der Orthogonalität von Residue und Regressoren und die Verwendung von instrumenteilen Variablen\n1.3 „Kausalmodelle“ und allgemeine lineare Abhängigkeitsstrukturen\n1.3.1 Regressionsmodell als einfache lineare Abhängigkeitsstruktur\n1.3.2 „Kausalmodelle“ und ihre graphische Darstellung\n1.3.3 Allgemeine strukturelle Systeme und Identifikationsprobleme\n1.3.4 Rekursive Strukturen als Spezialfälle identifizierter Systeme\n1.4 Die Analyse der Korrelationen in rekursiven Mehr-Variablen-Systemen\n1.4.1 Identifikation der Koeffizienten in vollständigen rekursiven Systemen\n1.4.2 Pfadtheorem für vollständige und gerade identifizierte Systeme\n1.4.3 Korrelationszerlegung: Direkte, indirekte und konfundierte Effekte\n1.4.4 Unvollständige Strukturen und über-identifizierte Systeme: Konsistenztests\n2. Pfadmodelle mit latenten Variablen: Eine Einführung in das allgemeine lineare Modell LISREL\nEinleitung\n2.1 Das Modell LISREL\n2.1.1 Modellgleichungen, Modellannahmen und Spezifikation\n2.1.2 Interpretation der Variablen und Beziehungen\n2.1.3 Meßniveau der beobachteten Variablen\n2.1.4 IK-Gleichungen, Parameter- und Modellidentifikation\n2.1.5 Parameterschätzung\n2.1.6 Modell- und Hypothesentestung\n2.1.7 Korrektur bei Fehlspezifikationen\n2.2 Spezielle Modelle und empirische Anwendungen\n2.2.1 Meßfehler und konfirmatorische Faktorenanalyse\n2.2.2 Rekursive und nichtrekursive Modelle mit latenten Variablen\n2.2.3 Längsschnittmodelle\n2.2.4 Gruppenvergleiche\n2.3 Schlußbemerkung und Nachtrag\nAnmerkungen\nLiteraturverzeichnis\n3. Log-lineare Modelle\n3.1 Einleitung\n3.2 Log-lineare Modelle für eine bivariante Kontingenztabelle\n3.2.1 Saturiertes Modell\n3.2.2 Unsaturierte Modelle\n3.2.3 Hierarchische Hypothesen und Modelltests auf der Basis der angepaßten Randverteilungen\n3.3 Log-lineare Modelle für 2 x 2 x 2 Kontingenztabellen\n3.3.1 Simultane Tests von Effekten im saturierten Modell\n3.3.2 Hierarchische Hypothesen und Modelltests auf der Basis der angepaßten Randverteilungen\n3.3.3 Quantifizierung von Effekten mittels Chi-Quadrat Zerlegung\n3.4 Logitanalyse: Varianz- und Regressionsananlyse\n3.4.1 Logitanalyse für 2 x 2 x 2 Kontingenztabellen\n3.4.2 Logitanalyse für eine 2 x 3 x 2 x 3 Kontingenztabelle\n3.5 Spezielle Probleme\n3.5.1 Unvollständige Tabellen\n3.5.2 Zusammenfassung von Kategorien und Variablen\n3.5.3 Substantielle versus statistische Signifikanz\n3.5.4 Strategien zur Bestimmung eines „besten“ Modells\n3.5.5 Nichthierarchische Modelle\n3.5.6 Nichtlineare Effekte\n3.5.7 Konkurrenten log-lineare Modelle\n3.5.8 Computerprogramme\n3.6 Rekursive Pfadmodelle\n3.6.1 Rekursive und nicht-rekursive Systeme\n3.6.2 „The american soldier“: Ein konkretes Beispiel\n3.6.3 Zur Kausalstruktur von Schulnoten: Ein zweites Beispiel\n3.7 Manifeste und latente Variablen: Latente Klassen- und Strukturanalyse\n3.7.1 Vorbemerkung\n3.7.2 Maximum Likelihood Latent Structure Analysis\n3.7.3 MLLSA als Spezialfall log-linearer Modelle\nLiteraturverzeichnis\nNamenregister\nSachwortregister