Titlebook: Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten; Marco Giesselmann,Michael Windzio Textbook 2012 VS Verlag f�r Sozialwissenschaften | Spring

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Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten978-3-531-18695-5Series ISSN 2512-5362 Series E-ISSN 2512-5370

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2512-5362 und Praxisbeispiele veranschaulichtIn dem Lehrbuch werden grundlegende Methoden zur Analyse von Paneldaten vorgestellt. Die Autoren diskutieren dabei  die unterschiedlichen Motive zur Verwendung von Paneldaten und leiten dann für unterschiedliche Variablentypen, Fragestellungen und Motive die jeweil

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Textbook 2012erwendung von Paneldaten und leiten dann für unterschiedliche Variablentypen, Fragestellungen und Motive die jeweils passende Regressionsmethode ab. Die Mechanik und Funktionsweise der verschiedenen Methoden wird dabei auf der Basis replizierbarer Beispiele verdeutlicht, das Buch ist somit gleichzei

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Zusammenfassung: Die Wahl des angemessenen Verfahrens,d. Als Vorteile von RE werden dabei die verbesserte Schätzung der einheitenspezifischen Achsenabschnitte, die Möglichkeit zur Differenzierung der Fehlerkomponenten sowie die Messbarkeit des Einflusses zeitkonstanter Variablen berichtet.

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,Strukturgleichungsmodelle als alternativer Ansatz für die Analyse von Paneldaten,e“ von Engel/Reineke (1994) und „Neue Methoden der Längsschnittanalyse“ von Urban (2004) auf diesem Ansatz. Strukturgleichungsmodelle (Reinecke 2005) kann man sich als eine Kombination aus Faktorenanalysen und (zunächst linearen) Regressionsmodellen vorstellen, die komplexe Geflechte von Einflussfaktoren und kausalen Pfaden simultan modellieren.

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,Einführung in die Analyse von Paneldaten,schnitt 1.4). In Abschnitt 1.5 werden die Eigenschaften von Paneldaten formalisiert und in ein grundlegendes statistisches Modell eingearbeitet. Schließlich wird das Potenzial von Paneldaten illustriert und dabei das Anforderungsprofil für die Analyseverfahren herausgearbeitet (Abschnitt 1.6).

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,Weitere Möglichkeiten zur Analyse von Längsschnittfragestellungen, Lehrbuches bisher nicht behandelt worden. Mit den Problemen dieser Vorgehensweise wollen wir uns im folgenden Abschnitt 4.1 auseinandersetzen. Im Abschnitt 4.2 wird zudem besprochen, inwiefern sich RE im Rahmen einer Regression mit Kontextvariablen (Abschnitt 2.4) zur Korrektur der Standardfehler eignet.

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