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  • Um die strukturellen Beziehungen zwischen mehreren Größen aufdecken oder entsprechende Hypothesen testen zu können, bedarf es multivariater Analysemethoden, mit denen man eine Vielzahl von Variablen unter Berücksichtigung von (zufälligen) Fehlereinflüssen bzw. Störgrößen simultan betrachten kann. Eine Gruppe von Modellen, die speziell auf die Analyse qualitativer abhängiger Variablen zugeschnitten sind, wird in dem Beitrag vorgestellt. Dabei handelt es sich um Regressionsmodelle, mit denen sich mehrdimensionale Kontingenztabellen analysieren lassen. (pmb) (xsd:string)
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?:dateModified
  • 1991 (xsd:gyear)
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  • 1991 (xsd:gyear)
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  • true (xsd:boolean)
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  • de (xsd:string)
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  • 3-922661-84-X ()
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  • Analyse von qualitativen abhängigen Variablen (xsd:string)
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  • Sammelwerksbeitrag (xsd:string)
  • in_proceedings (en)
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  • Neue Methoden der Analyse historischer Daten (xsd:string)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
  • In: Neue Methoden der Analyse historischer Daten, Scripta Mercaturae Verl., Sankt Katharinen, 1991, 9-40 (xsd:string)
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  • urn:nbn:de:0168-ssoar-338011 ()
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  • 23 (xsd:string)