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Modelle und Verfahren der Zeitreihenanalyse gewinnen auch in den Sozial- und Geschichtswissenschaften zunehmend an Bedeutung. Zum einen werden immer mehr Zeitreihen-Daten verfügbar, zum anderen wächst die Einsicht, dass in vielen Bereichen dynamische Analysemodelle erforderlich sind, wenn strukturelle Zusammenhänge aufgedeckt und Kausalhypothesen überprüft werden sollen. Das Lehrbuch ist als anwendungsorientierte Einführung für Studierende, Lehrende und Forschungspraktiker konzipiert worden; vorausgesetzt werden lediglich Basiskenntnisse der deskriptiven und schließenden Statistik, wie sie üblicherweise in den Methoden-Curricula sozialwissenschaftlicher Fächer vermittelt werden. Ausgangspunkt sind die klassischen Verfahren der Zerlegung von Zeitreihen in verschiedene Komponenten (wie Trend und Zyklus). Im zweiten Schritt werden die Zeitreihen als stochastische Prozesse interpretiert, die im Rahmen des Box/Jenkins-Ansatzes modelliert werden können (sog. ARIMA-Modelle). Im dritten Schritt werden einzelne Zeitreihen als abhängige Variablen (Output-Reihen) behandelt, deren Verlauf entweder durch bestimmte Ereignisse oder Maßnahmen (Interventionsanalyse, Evaluationsforschung) oder durch andere stochastische Prozesse (Input-Reihen) kurz- oder längerfristig beeinflusst wird. Die dynamische Analyse der strukturellen Zusammenhänge wird sowohl im Rahmen der ökonometrischen Regressionsmodelle als auch innerhalb des Box/Jenkins-Ansatzes (sog. Transferfunktionsmodelle) behandelt. Im letzten Kapitel werden diese Modelle dahingehend erweitert, dass sie auch wechselseitige Kausalbeziehungen (Rückkopplungen) identifizieren und darstellen können. Die jeweiligen Verfahrensschritte werden anhand von Beispielen aus der Forschungspraxis erläutert. Die entsprechenden Zeitreihen sind online verfügbar, wie auch ein Programmpaket mit Analyseverfahren, die das Angebot von Standard-Paketen wie SPSS ergänzen.

Der Verfasser präsentiert Statistik als ein Instrumentarium, mit dem Historiker Daten analysieren, Informationen verdichten, Zusammenhänge und Strukturen in ihnen erkennen und auf dieser Grundlage theoretische Hypothesen explorieren und testen können. Ein Schwerpunkt liegt auf der Verknüpfung inhaltlicher Konzepte mit formal-statistischen Modellvorstellungen und auf der Erläuterung der Anwendungsvoraussetzungen einzelner Verfahren. Im einzelnen werden folgenden Themen behandelt: (1) Merkmalsdimensionen und Meßniveaus; (2) Darstellung univariater Häufigkeitsverteilungen; (3) Maßzahlen zur Kennzeichnung univariater Verteilungen; (4) elementare Tabellenanalyse und Korrelationskoeffizienten; (5) Drittvariablenkontrolle und Kausalmodelle. (ICE2)

1. Legitimitätstheorien -- 1.1. Traditionell-normative Ansätze -- 1.2. Der systemtheoretische Ansatz von Niklas Luhmann -- 1.3. Der normativ-kritische Ansatz von Jürgen Habermas -- 1.4. Der symbolistische Ansatz von Murray Edelman -- 1.5. Zusammenfassung und Schiußfolgerungen -- 2. Kollektive Einstellungen -- 2.1. Individual- und Kollektivebene: Theoretische und methodologische Perspektiven -- 2.2. Kulturelle Deutungsmuster: Empirie und theoretische Rekonstruktion -- 2.3. Einstellungen generalisiert: Normen, Konsens und Werte -- 2.4. Inhalt und Struktur -- 2.5. Motivationale Verankerung -- 2.6. Einstellung und Verhalten -- 2.7. Dynamik -- 3. Ereignisse und Kollektive Einstellungen: Zur Methodik der Analyse Ihres Dynamischen Zusammenhangs -- 3.1. Theoretische Einleitung -- 3.2. Ein konkretes Untersuchungsbeispiel: Reaktionen der Berliner auf politische Ereignisse in der Zeit vom August 1963 bis Juni 1964 -- 3.3. Diskussion und Schiußfolgerungen.

"Criminological research is often based on time-series data showing some type of trend movement. Trending time-series may correlate strongly even in cases where no causal relationship exists (spurious causality). To avoid this problem researchers often apply some technique of detrending their data, such as by differencing the series. This approach, however, may bring up another problem: that of spurious non-causality. Both problems can, in principle, be avoided if the series under investigation are 'difference-stationary' (if the trend movements are stochastic) and 'cointegrated' (if the stochastically changing trendmovements in different variables correspond to each other). The article gives a brief introduction to key instruments and interpretative tools applied in cointegration modelling." (author's abstract)

Criminological research is often based on time-series data showing some type of trend movement. Trending time-series may correlate strongly even in cases where no causal relationship exists (spurious causality). To avoid this problem researchers often apply some technique of detrending their data, such as by differencing the series. This approach, however, may bring up another problem: that of spurious non-causality. Both problems can, In principle, be avoided If the series under investigation are 'difference-stationary' (if the trend movements are stochastic) and 'cointegrated' (if the stochastically changing trend-movements in different variables correspond to each other). The article gives a brief introduction to key instruments and interpretative tools applied in cointegration modelling. Adapted from the source document.

Den Ausgangspunkt des Beitrages bildet die Annahme, dass Schlüsselkonzepte aus E. Durkheims Soziologie für die Interpretation gegenwärtiger Formen des Rechtsextremismus herangezogen werden können. Dem gemäß erläutert der erste Teil, wie man aus dem Durkheimschen Gedankenfundus zum exzessiven Individualismus den Begriff des regressiven Kollektivismus herleiten kann. Dabei verändert bzw. ergänzt der Autor die Perspektive der individuellen Reaktion ('fatalistischer Selbstmord'), die ein System der Überregulation auslösen kann, indem er sich umgekehrt auf das Verlangen, ein solches System aufzubauen, konzentriert - unter Rückgriff auf reale oder imaginierte Vorbilder aus der Vergangenheit. Ein solches System, oder eher noch die Bewegung dorthin, wird hier als regressiver Kollektivismus interpretiert, der moderne Gegenwartsgesellschaften zwar nicht entscheidend prägt, aber von einigen Gruppierungen, so auch von Teilen der rechtsextremen Bewegung, als ideale Gesellschaftsformation propagiert wird, die es zu verwirklichen gilt - u. U. auch unter Einsatz von Gewalt. Im zweiten Teil wird schließlich unter Rückgriff einzelner Studien dargelegt, wie das Konzept des regressiven Kollektivismus für Fragestellungen der Rechtsextremismus-Forschung genutzt werden kann. In diesem Zusammenhang spielt die Ehre eine maßgebliche Rolle in der rechtsextremen Szene: Sie zementiert die Gruppenzugehörigkeit; ferner sind fremdenfeindliche Gewalttaten häufig von Ehrvorstellungen angeleitet, die auf Manneskraft fokussiert sind. (ICG2)