Präferenzmodelle in der Praxis
UTB (Verlag)
978-3-8252-3785-1 (ISBN)
Alexandra Grand lehrte an der Wirtschaftsuniversität Wien.
Regina Dittrich ist seit 2017 emeritiert. Davor arbeitete sie am Institut für Statistik der WU Wien, einer der größten Einrichtungen dieser Art im deutschen Sprachraum.
Prof. Dr. Hatzinger (verstorben) war in leitender Funktion am Institut für Statistik und Mathematik der Wirtschaftsuniversität Wien tätig.
Vorwort
1. Aufbau des Buchs1
1.1. Typologische und symbolische Gestaltungselemente3
1.2. Programmversion von R5
2. Einleitung7
3. Paarvergleiche11
3.1. Arten von Paarvergleichen13
3.2. Paarvergleichs-/Präferenzmodelle14
4. Das Bradley-Terry Modell (BT)15
4.1. Das log-lineare BT Modell (LLBT Modell)18
I. Log-lineare Bradley-Terry Modelle (LLBT)19
Echte Paarvergleiche
5. Das log-lineare Bradley-Terry Modell (LLBT)21
5.1. Theorie21
5.1.1. Designstruktur des LLBT Modells23
5.1.2. Berechnung des LLBT Modells24
5.1.3. Interpretation der Objektparameter26
5.1.4. Berechnung der Werteparameter 27
5.1.5. Prüfung der Modellgüte (Goodness-of-fit)28
5.1.6. Erweiterungsmöglichkeiten des LLBT Modells29
5.2. Anwendung in R – Beispiel 1: Schokolade30
5.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung31
5.2.2. Deskriptive Statistik34
5.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod35
5.2.4. Interpretation39
5.2.5. Modellgüte, Konfidenzintervalle44
6. Das LLBT Modell mit drei Antwortkategorien (ties)49
6.1. Theorie49
6.1.1. Designstruktur des LLBT Modells mit ties51
6.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS52
6.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung52
6.2.2. Deskriptive Statistik55
6.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod56
6.2.4. Modellgüte58
6.2.5. Interpretation58
7. Das LLBT Modell mit einer kategorialen Subjektkovariate61
7.1. Theorie61
7.1.1. Interpretation63
7.1.2. Modellselektion64
7.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS66
7.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung66
7.2.2. Deskriptive Statistik67
7.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod70
7.2.4. Modellselektion, Modellgüte73
7.2.5. Interpretation75
8. Das LLBT Modell mit zwei kategorialen Subjektkovariaten81
8.1. Theorie81
8.1.1. Berechnung der Objektparameter82
8.1.2. Modellselektion83
8.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS85
8.2.1. Modellschätzung85
8.2.2. Modellselektion86
8.2.3. Berechnung und Interpretation der Objekt- und Werteparameter90
9. Eine metrische Subjektkovariate (ohne ties)95
9.1. Theorie95
9.2. Anwendung in R – Beispiel 3: Lernmethoden96
9.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung96
9.2.2. Deskriptive Statistik98
9.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod101
9.2.4. Berechnung der Objektparameter104
9.2.5. Berechnung und Darstellung der Werteparameter106
10.Das LLBT Modell mit einer objekt-spezifischen Kovariate111
10.1. Theorie111
10.2.Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS114
10.2.1. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod114
10.2.2. Objekt- und Werteparameter119
10.2.3. Modellselektion121
II. Log-lineare Paarvergleichs Pattern Modelle123
11.Paarvergleichs Pattern Modelle125
11.1. Theorie125
Echte Paarvergleiche
12.Das Pattern Modell bei unabhängigen Entscheidungen133
12.1. Theorie133
12.1.1. Designstruktur des Pattern Modells133
12.1.2. Interpretation der Objektparameter134
12.1.3. Berechnung der Werteparameter135
12.1.4. Der Unterschied zwischen LLBT und Pattern Modell135
12.2.Anwendung in R – Beispiel 1: Schokolade136
12.2.1. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod136
12.2.2. Berechnung der Objekt- und Werteparameter140
12.2.3. Grafische Darstellung der Objekt- und Werteparameter141
13.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten in den Entscheidungen143
13.1. Theorie143
13.1.1. Designstruktur des Pattern Modells mit Abhängigkeiten in den Entscheidungen146
13.1.2. Interpretation der Abhängigkeits- und Objektparameter147
14.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten und einer kategorialen Subjektkovariate149
14.1. Theorie149
14.2.Anwendung in R – Beispiel 4: Interview mit Sportlerinnen150
14.2.1. Beschreibung des Datensatzes150
14.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod151
14.2.3. Objektparameter154
14.2.4.Werteparameter156
15.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten und ties159
15.1. Theorie159
15.2.Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS161
15.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung161
15.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod162
15.2.3. Grafische Darstellung der Objekt- und Werteparameter166
Hergeleitete Paarvergleiche
16.Das Pattern Modell für Rangdaten169
16.1. Theorie169
16.1.1. Designstruktur des Pattern Modells für Rangdaten172
16.2.Anwendung in R – Beispiel 5: Restaurant173
16.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung173
16.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod175
16.2.3. Modellgüte179
16.2.4. Erweiterungsmöglichkeiten180
17.Das Pattern Modell für Ratingdaten183
17.1. Theorie183
17.1.1. Designstruktur des Pattern Modells für Ratingdaten mit Berücksichtigung von ties187
17.2.Anwendung in R – Beispiel 6: Umweltgefahr190
17.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung190
17.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod191
17.2.3. Ausgabe, Visualisierung der Objekt- und Werteparameter195
Appendix197
A. R-Grundlagen199
A.1. Einlesen externer Dateien in R199
A.2. Installation der benötigten R-Pakete200
B. Zusammenfassung wichtiger Symbole203
Literaturverzeichnis205
Index209
| Erscheint lt. Verlag | 11.9.2017 |
|---|---|
| Reihe/Serie | UTB Uni-Taschenbücher |
| Verlagsort | Stuttgart |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 150 x 215 mm |
| Gewicht | 349 g |
| Themenwelt | Geisteswissenschaften ► Psychologie |
| Sozialwissenschaften | |
| Schlagworte | Datenauswertung • Datenerhebung • Empirie • Lehrbuch • Paarvergleich • Paarvergleichsmodell • Präferenzmodell • Präferenzmodelle • Präferenzmodell • Psychologie • R (Programmiersprache) • Soziologie • Statistik • Statistik für Sozialwissenschaften • Statistik für Wirtschaftswissenschaften • Statistik, Paarvergleich, Paarvergleichsmodell, Präferenzmodell, Präferenzmodelle, Empirie, Soziologie, Statistiksoftware, Statistiksoftware R, Statistik für Sozialwissenschaften, Statistikprogramm, Datenerhebung, Datenauswertung, Statistik für Wirtschaftswissenschaften, Lehrbuch, Studium, Psychologie, Wirtschaftswissenschaften • Statistikprogramm • Statistiksoftware • Statistiksoftware R • Studium • Wirtschaftswissenschaften |
| ISBN-10 | 3-8252-3785-0 / 3825237850 |
| ISBN-13 | 978-3-8252-3785-1 / 9783825237851 |
| Zustand | Neuware |
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