Zusammenfassung
Multivariate statistische Analyseverfahren haben in den letzten Jahren einen gewaltigen Aufschwung erfahren. Mit ausschlaggebend für diese Entwicklung war die Verfügbarkeit benutzerfreundlicher EDV-Programme, die auch dem Forschungspraktiker die Anwendung komplexer statistischer Methoden erlaubte. Sie gehören mittlerweile zum Standardinstrumentarium der sozialwissenschaftlichen Methodenausbildung, wobei je nach Disziplin (bedingt durch die spezifischen Untersuchungsprobleme und Daten) eine gewisse Schwerpunktsetzung festzustellen ist:
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In der Psychologie sind dies, soweit es sich um experimentelle Designs handelt, vor allem varianz- und kovarianzanalytische Methoden; aber auch Regressions-und Faktorenanalyse sowie Verfahren multidimensionaler Skalierung werden angewendet.
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Methoden der Regressionsanalyse und ihrer Weiterentwicklungen (Zeitreihenanalyse, Mehrgleichungsmodelle) findet man vor allem in der Ökonomie, deren Daten in der Regel metrisches Skalenniveau besitzen und wo es darum geht, komplexe Variablenzusammenhänge aufzudecken, die in nicht-experimentellen Erhebungen (Felddaten) beobachtet wurden.
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Felddaten überwiegen auch in der Soziologie und der Politologie, jedoch besitzen die erhobenen Informationen häufig nicht das Meßniveau ökonomischer Daten. In diesen Disziplinen haben sich daher in den letzten Jahren vor allem Verfahren für nicht-metrische Daten durchgesetzt (multivariate Kreuztabellenanalyse).
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© 1986 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig
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Andreß, HJ. (1986). Einleitung. In: GLIM. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-85654-8_1
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-85654-8_1
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Print ISBN: 978-3-528-04354-4
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