ALLBUS-Bibliographie 25. Fassung, Stand - SSOAR

36 ALLBUS-Bibliographie (25. Fassung)
Abstract: "Aufgabe des statistischen Matching ist das Auffinden von statistischen
Zwillingen. Statistische Zwillinge sind dadurch gekennzeichnet, dass sie sich von
ihren statistischen Zwillingsgeschwistern in ausgewählten Merkmalen nicht unterscheiden.
Sie können für ein breites Spektrum von Aufgabenstellungen eingesetzt
werden. In der sozialwissenschaftlichen Praxis ist ihre Anwendung - abgesehen von
der Behandlung fehlender Werte - noch wenig verbreitet. Eine Ursache hierfür sind
vermutlich fehlende Programmmodule in Standardstatistikprogrammen, wie SPSS.
Das Hauptziel des Beitrages ist daher darzustellen, wie statistische Zwillinge mit
Hilfe eines SPSS-Syntaxprogramms berechnet werden können. Syntaxprogramme
für zwei Methoden werden erörtert, nämlich für Propensity Scores und Distanzfunktionen.
Das Vorgehen und die Berechnung werden anhand eines Forschungsbeispiels
aus dem ALLBUS 1996 dargestellt."
Aufgenommen: 19. Fassung, November 2003
Bacher, Johann und Vermunt, Jeroen K., (2010). Analyse latenter Klassen. S. 553-
574, in: Wolf, Christof und Best, Henning (Hrsg.), Handbuch der sozialwissenschaftlichen
Datenanalyse. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Abstract: "Die Analyse latenter Klassen ist ein multivariates Verfahren zum Auffinden
latenter Klassen. Es wird angenommen, dass den Daten hinsichtlich ausgewählter
Merkmale Yk - den so genannten Klassifikationsmerkmalen, Indikatoren oder
Klassifikationsvariablen - eine bestimmte Anzahl von J unbekannten latenten Klassen
j (j = 1, ..., J) zugrunde liegt. Jede latente Klasse j ist mit einem Anteil von pj in
der Stichprobe bzw. Grundgesamtheit vertreten und durch bestimmte Verteilungsparameter
DYjk (z. B. Anteils- oder Mittelwerte) in den Klassifikationsmerkmalen Yk
bzw. im allgemeinen Fall durch unterschiedliche Parameter (funktionale Zusammenhänge,
Verteilungsparameter usw.) gekennzeichnet. Jede Person bzw. jedes Objekt i
(i = 1, ..., n) gehört mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit pj|i einer latenten Klasse
j (j = 1, ..., J) an. Beim Auffinden von latenten Klassen bzw. beim Lösen einer Klassifikationsaufgabe
sind folgende Fragestellungen zu beantworten: (1.) Wie viele latente
Klassen J lassen sich auf Basis der ausgewählten Klassifikationsmerkmale Yk
auffinden? (2.) Durch welche Verteilungsparameter DYjk in den Klassifikationsmerkmalen
sind die latenten Klassen gekennzeichnet? Wie groß sind die Anteilswerte
pj der gefundenen latenten Klassen in der Stichprobe bzw. in der Grundgesamtheit?
(3.) Lassen sich die latenten Klassen inhaltlich sinnvoll interpretieren? (4.) Sind
die gefundenen latenten Klassen stabil und valide? Die Lösung dieser Klassifikationsaufgabe
mittels Analyse latenter Klassen wird für ein Beispiel aus der Sozialstrukturanalyse
verdeutlicht. [...]" Dies erfolgt anhand von kumulierten ALLBUS-
Daten der Jahre 1980-2006.
Aufgenommen: 25. Fassung, März 2011