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Datenanalyse mit Stata, 5th Edition

Datenanalyse mit Stata, 5th Edition

by Frauke Kreuter, Ulrich Kohler
Publisher: De Gruyter Oldenbourg
Release Date: November 2016
ISBN: 9783110469738
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Book Description

Dieses Buch bietet eine Einführung in das Datenanalysepaket Stata und ist zugleich das einzige Buch über Stata, das auch Anfängern eine ausreichende Erklärung statistischer Verfahren liefert. „Datenanalyse mit Stata" ist kein Befehls-Handbuch sondern erläutert alle Schritte einer Datenanalyse an praktischen Beispielen. Die Beispiele beziehen sich auf Themen der öffentlichen Diskussion oder der direkten Umgebung der meisten Leser. Damit eignet sich diese Buch als Einstieg in Data Analytics in allen Disziplinen.
Die neue Auflage bietet einen systematischeren Zugang zum Datenmanagement in Gegenwart von „Missing Values" und behandelt die in der Stata-Programmversion 14 implementierte Unicode-Codierung.

Table of Contents

  1. Title Page
  2. Copyright Page
  3. Vorwort
  4. Inhalt
  5. Zu diesem Buch
  6. 1 „Das erste Mal“
    1. 1.1 Aufruf von Stata
    2. 1.2 Gestalten der Bildschirmansicht
    3. 1.3 Erste Analysen
    4. 1.4 Do-Files
    5. 1.5 Stata verlassen
    6. 1.6 Übungen
  7. 2 Arbeiten mit Do-Files
    1. 2.1 Von der interaktiven Arbeit zum Do-File
    2. 2.2 Do-Files sinnvoll gestalten
      1. 2.2.1 Kommentare
      2. 2.2.2 Zeilenwechsel
      3. 2.2.3 Befehle, die in keinem Do-File fehlen sollten
    3. 2.3 Arbeitsorganisation
    4. 2.4 Übungen
  8. 3 Die Stata-Grammatik
    1. 3.1 Elemente der Stata-Kommandos
      1. 3.1.1 Der Befehl
      2. 3.1.2 Die Variablenliste
      3. 3.1.3 Optionen
      4. 3.1.4 Die in-Bedingung
      5. 3.1.5 Die if-Bedingung
      6. 3.1.6 Ausdrücke
      7. 3.1.7 Die Nummernliste
      8. 3.1.8 Dateinamen
    2. 3.2 Wiederholung ähnlicher Befehle
      1. 3.2.1 Das by-Präfix
      2. 3.2.2 Die foreach-Schleife
      3. 3.2.3 Die forvalues-Schleife
    3. 3.3 Die Gewichtungsanweisung
    4. 3.4 Übungen
  9. 4 Eine allgemeine Bemerkung zu den Statistik-Kommandos
    1. 4.1 Herkömmliche Statistikbefehle
    2. 4.2 Modellbefehle
    3. 4.3 Übungen
  10. 5 Erstellen und Verändern von Variablen
    1. 5.1 Die Befehle generate und replace
      1. 5.1.1 Variablennamen
      2. 5.1.2 Einige Beispiele
      3. 5.1.3 Nützliche Funktionen
    2. 5.2 Missings zuweisen und aufheben
    3. 5.3 Beschriftung von Variablen
    4. 5.4 Spezielle Recodierungs-Befehle
      1. 5.4.1 recode
      2. 5.4.2 egen
    5. 5.5 Recodieren für Fortgeschrittene
      1. 5.5.1 Recodieren mit by, _n und _N
      2. 5.5.2 Explizite Subscripte
    6. 5.6 Recodieren von String-Variablen
    7. 5.7 Recodierung von Datums- und Zeitangaben
      1. 5.7.1 Datumsangaben
      2. 5.7.2 Zeit
    8. 5.8 Storage-Types oder: der Geist in der Maschine
    9. 5.9 Übungen
  11. 6 Erstellen und Verändern von Grafiken
    1. 6.1 Eine Vorbemerkung zur Syntax
    2. 6.2 Typen von Grafiken
      1. 6.2.1 Beispiele
      2. 6.2.2 Spezielle Grafiken
    3. 6.3 Elemente der Grafiken
      1. 6.3.1 Erscheinungsbild der Daten
      2. 6.3.2 Grafik- und Plotregion
      3. 6.3.3 Informationen innerhalb der Plotregion
      4. 6.3.4 Informationen außerhalb der Plotregion
    4. 6.4 Multiple Grafiken
      1. 6.4.1 Überlagerung mehrerer twoway-Grafiken
      2. 6.4.2 Befehlsoption by()
      3. 6.4.3 Zusammenführung von Grafiken
    5. 6.5 Speichern und Drucken von Grafiken
    6. 6.6 Übungen
  12. 7 Die Beschreibung von Verteilungen
    1. 7.1 Wenige oder viele Ausprägungen?
    2. 7.2 Variablen mit wenigen Ausprägungen
      1. 7.2.1 Tabellarische Darstellungen
      2. 7.2.2 Grafische Verfahren
    3. 7.3 Variablen mit vielen Ausprägungen
      1. 7.3.1 Häufigkeitsverteilung gruppierter Daten
      2. 7.3.2 Beschreibung durch Maßzahlen
      3. 7.3.3 Grafische Verfahren
    4. 7.4 Übungen
  13. 8 Grundlagen statistischer Inferenz
    1. 8.1 Zufallsstichproben und Stichprobenverteilungen
      1. 8.1.1 Erzeugung von Zufallszahlen
      2. 8.1.2 Erzeugung fiktiver Datensätze
      3. 8.1.3 Ziehung von Stichproben
      4. 8.1.4 Die Stichprobenverteilung
    2. 8.2 Deskriptive Inferenz
      1. 8.2.1 Standardfehler für einfache Zufallsstichproben
      2. 8.2.2 Standardfehler für komplexe Stichproben
      3. 8.2.3 Standardfehler bei fehlenden Daten
      4. 8.2.4 Verwendungen für Standardfehler
    3. 8.3 Kausale Inferenz
      1. 8.3.1 Grundlegende Konzepte
      2. 8.3.2 Der Efekt der dritten Klasse
      3. 8.3.3 Einige Probleme der kausalen Inferenz
    4. 8.4 Übungen
  14. 9 Einführung in die Regressionstechnik
    1. 9.1 Lineare Einfachregression
      1. 9.1.1 Das Grundprinzip
      2. 9.1.2 Lineare Regression mit Stata
    2. 9.2 Die multiple Regression
      1. 9.2.1 Multiple lineare Regression mit Stata
      2. 9.2.2 Spezielle Kennzahlen der multiplen Regression
      3. 9.2.3 Was bedeutet eigentlich „unter Kontrolle“?
    3. 9.3 Regressionsdiagnostik
      1. 9.3.1 Die Verletzung von E(ϵi) = 0
      2. 9.3.2 Heteroskedastizität
      3. 9.3.3 Autokorrelation
    4. 9.4 Verfeinerte Modelle
      1. 9.4.1 Kategoriale unabhängige Variablen
      2. 9.4.2 Interaktionsefekte
      3. 9.4.3 Regressionsmodelle mit transformierten Daten
    5. 9.5 Darstellung von Regressionsergebnissen
      1. 9.5.1 Tabellen ähnlicher Regressionsmodelle
      2. 9.5.2 Koefizienten-Plots
      3. 9.5.3 Conditional-Efects-Plots
    6. 9.6 Weiterführende Verfahren
      1. 9.6.1 Median-Regression
      2. 9.6.2 Regressionsmodelle für Paneldaten
    7. 9.7 Übungen
  15. 10 Regressionsmodelle für kategoriale abhängige Variablen
    1. 10.1 Das lineare Wahrscheinlichkeitsmodell
    2. 10.2 Grundkonzepte
      1. 10.2.1 Odds, Log-Odds und Odds-Ratios
      2. 10.2.2 Exkurs: Das Maximum-Likelihood-Prinzip
    3. 10.3 Logistische Regression mit Stata
      1. 10.3.1 Der Koefizientenblock
      2. 10.3.2 Der Iterationsblock
      3. 10.3.3 Der Modellfit-Block
    4. 10.4 Diagnostik der logistischen Regression
      1. 10.4.1 Linearität
      2. 10.4.2 Einflussreiche Fälle
    5. 10.5 Likelihood-Ratio-Test
    6. 10.6 Verfeinerte Modelle
    7. 10.7 Weiterführende Verfahren
      1. 10.7.1 Probit-Modelle
      2. 10.7.2 Multinomiale logistische Regression
      3. 10.7.3 Ordinale Logit-Modelle
    8. 10.8 Übungen
  16. 11 Daten lesen und schreiben
    1. 11.1 Das Ziel: Die Datenmatrix
    2. 11.2 Import maschinenlesbarer Daten
      1. 11.2.1 Einlesen von System-Files anderer Programme
      2. 11.2.2 Einlesen von Textdateien
    3. 11.3 Dateneingabe
      1. 11.3.1 Dateneingabe über den Editor
      2. 11.3.2 Der input-Befehl
    4. 11.4 Zusammenführung von Datensätzen
      1. 11.4.1 Die Datenstruktur des GSOEP
      2. 11.4.2 Der Befehl merge
      3. 11.4.3 Der Befehl append
    5. 11.5 Datensätze speichern und exportieren
    6. 11.6 Zum Umgang mit großen Datensätze
      1. 11.6.1 Regeln zum Umgang mit dem Arbeitsspeicher
      2. 11.6.2 Die Verwendung zu großer Datensätze
    7. Abschnitt 11.7
      1. 11.7.1 Datencodierungen
      2. 11.7.2 Kompatibilitätsprobleme
      3. 11.7.3 Babylon
    8. 11.8 Übungen
  17. 12 Do-Files für Fortgeschrittene und eigene Programme
    1. 12.1 Zwei Anwendungsbeispiele
    2. 12.2 Vier Programmierwerkzeuge
      1. 12.2.1 Makros
      2. 12.2.2 Do-Files
      3. 12.2.3 Programme
      4. 12.2.4 Ado-Files
    3. 12.3 Selbst programmierte Stata-Befehle
      1. 12.3.1 Konzept der Syntax
      2. 12.3.2 Erstellen eines ersten Ado-Files
      3. 12.3.3 Weitergabe von Variablenlisten
      4. 12.3.4 Weitergabe von Optionen
      5. 12.3.5 Weitergabe von if und in
      6. 12.3.6 Bilden von Variablen unbekannter Anzahl
      7. 12.3.7 Voreinstellungen
      8. 12.3.8 Erweiterte Makrofunktionen
      9. 12.3.9 Veränderungen am Datensatz vermeiden
      10. 12.3.10 Help-Files
    4. 12.4 Übungen
  18. 13 Rund um Stata
    1. 13.1 Ressourcen mit Informationen
    2. 13.2 Pflege von Stata
    3. 13.3 Zusätzliche Prozeduren
      1. 13.3.1 Stata Journal-Ados
      2. 13.3.2 SSC-Ados
      3. 13.3.3 Andere Ados
    4. 13.4 Bezugsquellen
  19. Literatur
  20. Stichwortverzeichnis