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Die Regressionsanalyse gehört zu den am häufigsten eingesetzten statistischen Verfahren. Dieses Buch führt ein in die Ansätze: Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische (binär, multinomial) und ordinale Regression, sowie die Überlebenszeitanalyse (Sterbetafel-Methode, Kaplan-Meier-Ansatz, sowie Regressionen nach Cox). Weitere Abschnitte behandeln zusätzliche regressionsanalytische Ansätze und Modelle (z.B. Partial Least Squares-Regression, Ridge-Regression, Modellierung individueller Wachstumskurven). Zahlreiche Rechenbeispiele werden von der Fragestellung, der Anforderung der einzelnen Statistiken (per Maus, per Syntax) bis hin zur Interpretation des SPSS Ausgaben systematisch durchgespielt. Auch auf mögliche Fallstricke und häufig begangene Fehler wird eingegangen. Separate Abschnitte stellen die diversen Voraussetzungen für die Durchführung der jeweiligen Analyse, sowie Ansätze zu ihrer Überprüfung zusammen. Dieses Buch ist angenehm verständlich und anwendungsorientiert geschrieben, ohne jedoch die Komplexität und damit erforderliche Tiefe bei der Vorstellung der Verfahren zu vernachlässigen. Dieses Buch ist für Einsteiger in die Regressionsanalyse Studierende, sowie fortgeschrittene Wissenschaftler in den Wirtschafts-, Bio-, und Sozialwissenschaften gleichermaßen geeignet.
