Zusammenfassung
Für die wichtigsten in Teil I und Teil II dieses Buches behandelten Verfahren soll im Folgenden ein integrierender Lösungsansatz dargestellt werden, der üblicherweise als das „allgemeine lineare Modell“ (ALM) bezeichnet wird. Das Kernstück dieses von J. Cohen (1968a) bzw. Overall und Spiegel (1969) eingeführten Modells ist die multiple Korrelation bzw. die lineare multiple Regression, die wir in den letzten Abschnitten kennengelernt haben. Im ALM wird der Anwendungsbereich der multiplen Korrelationsrechnung in der Weise erweitert, dass in einer Analyse nicht nur intervallskalierte, sondern auch nominalskalierte Merkmale (bzw. beide Merkmalsarten gleichzeitig) berücksichtigt werden können. Hierfür ist es allerdings erforderlich, dass die nominalskalierten Merkmale zuvor in einer für multiple Korrelationsanalysen geeigneten Form verschlüsselt werden
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Bortz, J., Schuster, C. (2010). Allgemeines lineares Modell. In: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12770-0_22
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