Regressionsmodelle für Zustände und Ereignisse : Eine Einführung In den letzten 20 Jahren wurden in der sozialwissenschaftlichen Forschung vermehrt Einflussfaktoren auf diskrete Zustände und im Zeitverlauf eintretende Ereignisse untersucht. Die für die statistische Analyse von Zuständen und Ereignissen entwickelten Regressionsverfahren werden in diesem einführenden Lehrbuch anschaulich und anwendungsorientiert dargestellt. Der Anspruch des Buches besteht darin den Leserinnen und Lesern die Grundprinzipien dieser fortgeschrittenen Regressionsverfahren verständlich zu machen. Sie sollen durch einen möglichst leichten Einstieg in die Thematik zur Anwendung dieser Modelle angeregt werden ohne dabei jedoch die Komplexität der Verfahren aus dem Blick zu verlieren. Der Inhalt Zustände und Ereignisse in den Sozialwissenschaften. Das generalisierte lineare Regressionsmodell. Die binäre logistische Regression. Korrelierte Übergänge: Das bivariate Probit Modell. Ereignisanalyse I: Zensierung Sterbetafel und Kaplan Meier Schätzer. Ereignisanalyse II: Regressionsmodelle. Schätzung der Anzahl von Ereignissen: Modelle für Zähldaten. Mehr oder weniger: Ordinale logistische Regression. Multinomiale logistische Regression und deren Erweiterungen. Abgeschnittene zensierte und selektive Daten: Tobit Regression und Heckman Modell Die Zielgruppen Studierende und Dozierende der Soziologie Demographie Gesundheitswissenschaften Psychologie sowie Betriebs und Volkswirtschaft Der Autor Dr. Michael Windzio ist Professor für Soziologie an der Universität Bremen