Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung (eBook)

Inhaltsverzeichnis 5
Vorwort zur 2. Auflage 8
1 Einführung1 11
1.1 Zur Konzeption eines „theoriegeleiteten Rezeptbuchs“ 11
1.2 Benutzerhinweise 14
1.3 Regressionsanalyse als statistisches Modell 15
2 Das Grundmodell der Regressionsanalyse 23
2.1 Das allgemeine Regressionsmodell 23
2.2 Regression im bivariaten Modell 38
2.3 Regression im multivariaten Modell 78
2.4 Schrittweise Variablenauswahl 110
3 Regressionstheorie 113
3.1 Die bestmögliche Regressionsschätzung 113
3.2 Inferenzstatistik in der Regressionsanalyse 128
3.3 Testverfahren im bivariaten Regressionsmodell 140
3.4 Testverfahren im multiplen Regressionsmodell 159
3.5 SPSS-Beispiel: Multivariate OLS-Regression 166
4 Entdeckung und Beseitigung von Modellverstößen 175
4.1 Stichprobenumfang und Stichprobenfehler 183
4.2 0-Mittelwert der Residuen (A2) 199
4.3 Linearität (A3, A4) 200
4.4 Spezifikationsprobleme 215
4.5 Multikollinearität 223
4.6 Streuungsungleichheit (Heteroskedastizität) (A1) 240
4.7 Autokorrelation (A4) 258
4.8 Zusammenfassung: Residuenanalyse 270
5 Erweiterte Regressionsanalyse 272
5.1 Regressionsanalyse mit qualitativen Variablen 272
5.2 Regressionsanalyse mit Moderatorvariablen 291
5.3 Regressionsanalyse mit Mediatorvariablen 300
5.4 Sequenzielle Regressionsanalyse 309
5.5 Spezielle Fehlschlüsse in der Regressionsanalyse 315
6 ML-basierte Regressionsanalyse 320
6.1 Das Maximum-Likelihood Schätzverfahren 322
6.2 Binär logistische Regressionsanalyse 328
Tabellenanhang 352
Literaturverzeichnis 359
Sachregister 361