Zusammenfassung
Der Beitrag beschäftigt sich mit zwei Arten von Modellen, die in der statistischen Sozialforschung verwendet werden: Deskriptive Modelle, die dazu dienen, tats ächlich beobachtete oder aus Beobachtungen ableitbare Sachverhalte zu repräsentieren; und analytische Modelle, die dazu dienen, in der Form von Regeln formulierbare Hypothesen über Zusammenhänge zwischen Variablen darzustellen und mit Hilfe von Daten numerisch bestimmbar zu machen. Korrespondierend zu dieser Unterscheidung können zwei Arten statistischer Generalisierungen unterschieden werden: Einerseits deskriptive Generalisierungen, die Sachverhalte, die mit den Daten einer Stichprobe ermittelt wurden, für eine korrespondierende Grundgesamtheit verallgemeinern; andererseits modale Generalisierungen, die darauf zielen, Regeln zu begründen, die sich für Voraussagen und Erklärungen eignen. Diese Unterscheidung wird im ersten Abschnitt näher ausgeführt. Der zweite Abschnitt beschäftigt sich kurz mit deskriptiven Modellen, der dritte Abschnitt dann ausführlicher mit analytischen Modellen. Schließlich wird im vierten Abschnitt ausgeführt, dass es bei der Konstruktion statistischer Modelle wichtig ist, auch Zusammenhänge zwischen den jeweils verwendeten erklärenden Variablen explizit zu repräsentieren.
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Rohwer, G. (2015). Deskriptive und funktionale Modelle in der statistischen Sozialforschung. In: Braun, N., Saam, N. (eds) Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-01164-2_11
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