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Empirische Forschungsmethoden

'Springer-Lehrbuch'.
Buch (kartoniert)
Nach Darlegung der Grundlagen empirischen Arbeitens werden die wichtigsten ein- und mehrdimensionalen Skalierungsverfahren und Instrumente der Datenerhebung dargestellt. Als spezielle Untersuchungsdesigns werden neben Befragung, Beobachtung und Inhal … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: Empirische Forschungsmethoden
Autor/en: Winfried Stier

ISBN: 3540652957
EAN: 9783540652953
'Springer-Lehrbuch'.
Springer, Berlin

21. Januar 1999 - kartoniert - 406 Seiten

Beschreibung

Nach Darlegung der Grundlagen empirischen Arbeitens werden die wichtigsten ein- und mehrdimensionalen Skalierungsverfahren und Instrumente der Datenerhebung dargestellt. Als spezielle Untersuchungsdesigns werden neben Befragung, Beobachtung und Inhaltsanalyse auch Experiment, Panel, Einzelfall- und Sekundär-Analyse berücksichtigt. Ausführlich behandelt werden Modelle der multivariaten Datenanalyse (Regressions-, Varianz-, Faktoren-, Diskriminanz-, Cluster-, loglineare und logit-Analyse), jeweils illustriert durch ein praktisches Beispiel mit kommentiertem PC-Output. Dieses Lehrbuch legt besonderen Wert auf leichte Lesbarkeit, so daß der Leser ohne spezielle Vorkenntnisse mit den praktisch wichtigsten Werkzeugen empirischer Forschung vertraut wird.

Inhaltsverzeichnis

Grundlagen: Methoden, Methodologie, Empirie.- Einige wissenschaftstheoretische Überlegungen.- Zum Ablauf eines empirischen Forschungsprozesses: Empirisches Arbeiten als Entscheidungsprozeß.- Zur Problempräzisierung.- Zur Definition von Begriffen.- Indikatoren.- Operationalisierung.- Messen: Vorbemerkungen.- Grundlagen des Messens.- Messen als strukturverträgliche Abbildung.- Skalieren: Vorbemerkungen.- Reliabilität und Validität von Messungen.- Eindimensionale Skalierung.- Mehrdimensionale Skalierung.- Auswahlverfahren: Vorbemerkungen.- Grundlegende Begriffe.- Nicht zufallsgesteuerte Auswahlverfahren.- Zufallsgesteuerte Auswahlverfahren.- Datenerhebung: Inhaltsanalyse.- Beobachtung.- Befragung.- Spezielle Untersuchungsdesigns: Experiment.- Panel-Designs.- Einzelfall-Analyse.- Sekundär-Analysen.- Grundzüge der multivariaten Datenanalyse: Vorbemerkungen.- Regressionsanalyse.- Varianzanalyse.- Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse.- Diskriminanzanalyse.- Clusteranalyse.- Log-lineare und Logit-Modelle.- Logit-Modelle.- Anhang.
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