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This paper describes how to use multi-level models for longitudinal studies with panel data. A special focus is set on the specification and estimation of hybrid models combining some advantages of models for fixed-effect and random-effects panel regression. The paper addresses some basic principles of multi-level- and panel analysis but it also discusses some very special problems of longitudinal analysis like centering of variables. It presents an example of a stepwise, applied panel regression analysis within a multi-level-model approach using the data of the SOEP (the national German socio-economic panel study) and the SPSS-MIXED-software. After reading this paper every social research scholar should be able to perform his/her first longitudinal analysis by multi-level modeling.

Teil I Anwendungsorientierte Ethnologie: Überblick: Genese / Aufgabenfelder / Kritik -- Ethische Reflexionen -- Theorie und Praxis -- Methoden und Analyseverfahren -- Teil II Themenfelder und Anwendungsbereiche: Entwicklungszusammenarbeit -- Bildungsarbeit und Globales Lernen -- Frühpädagogik und Schulbildung -- Integration / Soziale Arbeit / Flüchtlingshilfe -- Interkulturelle Trainings -- Journalismus und Medienarbeit -- Marketing -- Medizinethnologie und Public Health -- Museumsarbeit -- Organisationsethnologie -- Sportethnologie -- Tourismus -- Teil III Anwendungsorientierte Ethnologie in der Hochschule: Studium und Beruf -- Praxis -- Bibliotheksarbeit -- Modelle

Verl.Beschr.: Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung

Dieses Buch basiert auf den zahlreichen Lehrveranstaltungen des Autors und bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die Methodenwelt der Statistik. Praxisnahe Übungen und Beispiele aus der Versicherungs- und Finanzwirtschaft motivieren die grundlegenden Verfahren und ihre detaillierte Darstellung. Relevante Merkmale von Datenverteilungen werden analysiert und nach einer elementaren Einführung in die Stochastik mit den wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Beziehung gesetzt. So wird der enge Zusammenhang von Diagnose- und Prognoseverfahren deutlich. Das Werk diskutiert die Eigenschaften von Schätz- und Testverfahren. Verfahren zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen statistischen Merkmalen schließen die Darstellung ab. Zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen helfen bei der aktiven Erprobung. Der Inhalt: Warum an Statistik kein Weg vorbeiführt, Statistische Untersuchungen durchführen, Wichtige Grundbegriffe, Beschreibende Statistik einzelner Merkmale, Elementare Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Schätzverfahren für statistische Parameter, Parametrische Testverfahren, Anpassungstests Statistik zweier Merkmale. Die Zielgruppen: Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit versicherungs- oder finanzwirtschaftlichem Schwerpunkt, Berufspraktiker der Versicherungs- und Finanzbranche, die ihr Fachwissen vertiefen wollen. Der Autor Professor Dr. Arnd Grimmer lehrt Mathematik und Statistik an der Wiesbaden Business School der Hochschule RheinMain in Wiesbaden

Wie werden Erkenntnisse im von Norm- und Wertekonflikten dominierten Feld der Migrations- und Integrationsforschung generiert und reflektiert? Die Beiträger*innen des Bandesgehen dieser Frage nach und reflektieren die Möglichkeiten und Grenzen im Rahmen ihres Vorgehens. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung zwischen der inhaltlichen Auseinandersetzung und dem methodisch-analytischen Vorgehen, denn die Transparenz der im Forschungsprozess getroffenen Entscheidungen ist für eine anwendungsorientierte Wissenschaft unabdingbar.

Wie werden Erkenntnisse im von Norm- und Wertekonflikten dominierten Feld der Migrations- und Integrationsforschung generiert und reflektiert? Die Beitragenden des Bandes gehen dieser Frage nach und diskutieren die Möglichkeiten und Grenzen im Rahmen ihres Vorgehens. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung zwischen der inhaltlichen Auseinandersetzung und dem methodisch-analytischen Vorgehen, denn die Transparenz der im Forschungsprozess getroffenen Entscheidungen ist für eine anwendungsorientierte Wissenschaft unabdingbar.

Wie werden Erkenntnisse im von Norm- und Wertekonflikten dominierten Feld der Migrations- und Integrationsforschung generiert und reflektiert? Die Beitragenden des Bandes gehen dieser Frage nach und diskutieren die Möglichkeiten und Grenzen im Rahmen ihres Vorgehens. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung zwischen der inhaltlichen Auseinandersetzung und dem methodisch-analytischen Vorgehen, denn die Transparenz der im Forschungsprozess getroffenen Entscheidungen ist für eine anwendungsorientierte Wissenschaft unabdingbar.