Zusammenfassung
Dieses Buch behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Beispiele wären etwa das Geschlecht einer Befragungsperson mit den Ausprägungen „männlich“ und „weiblich“; ihre Parteipräferenz unterschieden nach „SPD“, „CDU/CSU“, „FDP“, „Bündnis 90/Die Grünen“, „Republikaner“ und „sonstige Parteien“; die Anzahl der Mitbewohner im Haushalt dieser Person (0, 1, 2, 3 und mehr); die soziale Schicht, der sich die Person zuordnet (Unterschicht, Mittelschicht, Oberschicht) oder ihr Einkommen, wenn dieses in Klassen wie z.B. „unter 1000 DM“, „1000–2000 DM“, „2000–3000 DM“, „3000 und mehr DM“ erhoben wird. Variablen mit sehr vielen Ausprägungen, wie etwa das Einkommen in genauen DM-Beträgen oder das Lebensalter in Jahren, zählen nicht zu den kategorialen Variablen. Sie haben so viele Ausprägungen, daß ihre statistische Modellierung (als abhängige Variable) mit den hier vorzustellenden Methoden zu unübersichtlich und ineffizient wäre. Sie können aber als unabhängige Variable(n) in Modellen für kategoriale Daten verwendet werden.
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Weitere Literaturhinweise
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Andreß, HJ., Hagenaars, J.A., Kühnel, S. (1997). Einleitung. In: Analyse von Tabellen und kategorialen Daten. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-05693-6_1
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