Bewertung:
Das Buch stößt auf ein gemischtes Echo: Die Leser heben sowohl seine wertvollen Erkenntnisse als auch seine erheblichen Nachteile hervor. Es dient zwar als nützliches Hilfsmittel für sozialwissenschaftliche Forscher, wird aber als überteuert empfunden und lässt praktische Ratschläge für die Anwendung von Theorien vermissen.
Vorteile:Umfassender Überblick über Themen, die für Kausalschlüsse relevant sind; nützlich für Soziologen, Ökonomen, Psychologen und sozialwissenschaftliche Forscher.
Nachteile:⬤ Überteuert
⬤ es fehlen praktische Ratschläge für die Anwendung von Theorien
⬤ einige Leser finden den Inhalt angesichts des Preises unzureichend.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Handbook of Causal Analysis for Social Research
Vorwort. - Kapitel 1.
Einleitung; Stephen L. Morgan. - TEIL I.
HINTERGRUND UND ANSATZ DER ANALYSE.
- Kapitel 2. Eine Geschichte der Kausalanalyse in den Sozialwissenschaften; Sondra N.
Barringer, Erin Leahey und Scott R. Eliason. - Kapitel 3.
Arten von Ursachen; Jeremy Freese und J. Alex Kevern. - TEIL II.
DESIGN UND MODELLIERUNGSENTSCHEIDUNGEN. - Kapitel 4.
Forschungsdesign: Auf dem Weg zu einer realistischen Rolle der Kausalanalyse; Herbert L. Smith. - Kapitel 5.
Kausale Modelle und Kontrafaktizitäten; James Mahoney, Gary Goertz und Charles C.
Ragin. - Kapitel 6. Gemischte Modelle und Kontrafaktizitäten; David J.
Harding und Kristin S. Seefeldt. - TEIL III.
JENSEITS KONVENTIONELLER REGRESSIONSMODELLE. - Kapitel 7. Feste Effekte, zufällige Effekte und Hybridmodelle für die Kausalanalyse; Glenn Firebaugh, Cody Warner und Michael Massoglia.
- Kapitel 8. Heteroskedastische Regressionsmodelle für die systematische Analyse der Residualvarianz; Hui Zheng, Yang Yang und Kenneth C. Land.
- Kapitel 9. Gruppenunterschiede in verallgemeinerten linearen Modellen; Tim F. Liao.
- Kapitel 10. Kontrafaktische Kausalanalyse und nichtlineare Wahrscheinlichkeitsmodelle; Richard Breen und Kristian Bernt Karlson. - Kapitel 11.
Heterogenität von Kausaleffekten; Jennie E. Brand und Juli Simon Thomas. - Kapitel 12.
Neue Perspektiven der kausalen Mediationsanalyse; Xiaolu Wang und Michael E. Sobel. - TEIL IV.
SYSTEME UND Kausale Zusammenhänge - Kapitel 13. Graphische Kausalmodelle; Felix Elwert. - Kapitel 14.
Die kausalen Implikationen mechanistischen Denkens: Identifizierung durch gerichtete azyklische Graphen (DAGs); Carly R. Knight und Christopher Winship. - Kapitel 15.
Acht Mythen über Kausalität und Strukturgleichungsmodelle; Kenneth A. Bollen und Judea Pearl. - TEIL V.
EINFLUSS UND INTERFERENZ. - Kapitel 16. Heterogene Agenten, soziale Interaktionen und kausale Schlussfolgerungen; Guanglei Hong und Stephen W.
Raudenbush. - Kapitel 17. Soziale Netzwerke und kausale Inferenz; Tyler J.
VanderWeele und Weihua An. - TEIL VI. RÜCKZUG AUS DER EFFEKTIDENTIFIKATION.
- Kapitel 18. Partielle Identifikation und Sensitivitätsanalyse; Markus Gangl. - Kapitel 19.
Was man von falschen Kausalmodellen lernen kann; Richard Berk, Lawrence Brown, Edward George, Emil Pitkin, Mikhail Traskin, Kai Zhang und Linda Zhao. -.
| ISBN: | 9789401794077 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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