Modelling and testing interactive relationships within regression analysis

Die Regressionsanalyse ist eines der wichtigsten Forschungsinstrumente in den Sozialwissenschaften, einschließlich der historischen Sozialforschung. Allerdings wird sie häufig nicht in ihren vollen Kapazitäten genutzt. In den meistens Fällen beschränkt man sich auf lineare additive Modelle, obgleich die theoretischen Annahmen die Behandlung von nicht-linearen und/oder interaktiven Modellen erlauben. Der vorliegende Beitrag klärt einige grundsätzliche Fragen der interaktiven Modelle und das Multikollinearitätsproblem bei der Anwendung der Methode. (pmb)'Regression analysis is one of the major research tools in the social sciences, but this technique is not often used to its full capacity. In most cases applications are restricted to linear additive models even though theoretical considerations may point to nonlinear and/or interactive models. In this article the substantive interpretation of interactive models is clarified and the often heard objections that interactive models are not suitable for interval level data and are vitiated by multicollinearity problems are shown to be unwarranted.' (author's abstract

The impact of events upon mass political attitudes in Berlin, 1963/64: an application of polynominal distributed lag regression

Auf der Grundlage von Monographien, Zeitungsartikeln und Umfrageergebnissen geht der Autor der Frage nach, wie die politischen Ereignisse der Jahre 1963 und 1964 die politischen Einstellungen und Verhaltensmuster der Berliner Bevölkerung beeinflußten, um Aufschluß über Tradition, Entwicklung und Wandel antikommunistischer Haltungen zu erlangen. Im ersten Kapitel kennzeichnet er den theoretischen Bezugsrahmen und den Gegenstand der Untersuchung. Es folgen Anmerkungen zur politischen Situation vom August 1963 bis zum Juni 1964 und zum untersuchten Datenmaterial. Während der vierte Abschnitt Ausführungen zur angewandten statistischen Untersuchungsmethode beinhaltet, erfolgt im fünften Teil die Formulierung der Ergebnisse. Der Beitrag endet mit Überlegungen zu Grenzen, möglichen Veränderungen und der Erweiterung der Untersuchungsreihe. (RS

Cointegration and Error Correction Modelling in Time-Series Analysis: A Brief Introduction

Criminological research is often based on time-series data showing some type of trend movement. Trending time-series may correlate strongly even in cases where no causal relationship exists (spurious causality). To avoid this problem researchers often apply some technique of detrending their data, such as by differencing the series. This approach, however, may bring up another problem: that of spurious non-causality. Both problems can, in principle, be avoided if the series under investigation are “difference-stationary” (if the trend movements are stochastic) and “cointegrated” (if the stochastically changing trendmovements in different variables correspond to each other). The article gives a brief introduction to key instruments and interpretative tools applied in cointegration modelling

Trends, cycles, and co-integration: some issues in modelling long-term development in time series analysis

Auf der Grundlage der Arbeiten von Namenwirth und Weber (1987), die sich mit dem Langzeitzyklus von kulturellem Wandel befassen, diskutiert der Beitrag Problemstellungen im Zusammenhang mit Trends, Zyklen und möglichen strukturellen Beziehungen zwischen Variablen in der Zeitreihenanalyse. Besonderes Augenmerk wird dabei auf Zeitreihendaten gelegt, die deterministische und stochastische Komponenten enthalten. Mithilfe eines statistischen Konzepts ko-integrierter Prozesse werden die Bedingungen abgeklärt, unter denen eine gleichgewichtige Beziehung zwischen Variablen mit stochastischen Trends hergestellt werden kann. (ICH)'In this article, the work of Namenwirth and Weber on the long term cyclical nature of culture change has been taken as a starting point in a discussion of more general issues in identifying trends and cycles and structural relationships between variables in time series analysis. A brief introduction into the statistical concept of cointegrated processes is offered. This concept clarifies conditions under which equilibrium relationships between variables exhibiting stochastic trends can be modeled.' (author's abstract

Guest Editorial: Methodological Issues in Longitudinal Analyses of Criminal Violence

This editorial introduces the IJCV Focus Section on Methodological Issues in Longitudinal Analyses of Criminal Violence. Longitudinal designs offer distinctive advantages for purposes of making causal inferences with observational data, but significant challenges must be confronted as well.  The purpose of this editorial is to highlight some of the more important methodological issues that arise in longitudinal analyses, describe in general terms selected approaches for dealing with them, and indicate ways in which the papers included in this focus section skilfully apply methodological techniques for longitudinal analyses to address substantively important issues pertaining to criminal violence

Ausreißer und fehlende Werte in der Zeitreihenanalyse: ihre Modellierung im Rahmen des Box/Jenkins-Ansatzes

'Modelle und Verfahren der statistischen Zeitreihenanalyse sind bisher in der Soziologie nur selten angewandt worden. Das liegt u.a. daran, daß die Zeitreihendaten oft nicht die Voraussetzungen erfüllen, die in die Konstruktion der statistischen Modelle eingegangen sind. Ausreißer und fehlende Werte sind häufig Teil des Problems. Sie begünstigen Fehlspezifikationen und verzerrte Parameterschätzungen. Im Rahmen des Box-Jenkins-Ansatzes ist inzwischen ein Verfahren entwickelt worden, das es ermöglicht, Ausreißer und fehlende Werte gemeinsam mit den Modellparametern iterativ zu schätzen. Da inzwischen auch die entsprechende Software zur Verfügung steht, dürfte es Anwendungen zeitreihenanalytischer Verfahren in den Sozialwissenschaften erheblich verbessern.' (Autorenreferat)'Statistical methods of time series analysis have as yet rarely been applied within sociological research. This is partly to be explained by the fact that available time series data frequently do not meet assumptions that are constitutive for the statistical models considered for application. Outliers and missing values are often part of the problem. They tend to produce misspecifications and biased estimation of model parameters. Recently, an iterative method for jointly estimating outliers and missing values together with the model parameters has been developed within the framework of Box and Jenkins. Cast in comfortable software language, this procedure promises to improve considerably the praxis of time series analysis within the social sciences.' (author's abstract)

Regressionsanalyse mit Zeitreihendaten: zur Interpretation dynamischer Modelle

'Zeitreihendaten ermöglichen (unter bestimmten Voraussetzungen) die Schätzung dynamischer Regressionsmodelle, in denen der Zeitpfad der Anpassung eines Systems (repräsentiert durch die Kriteriumsvariable) an eine veränderte Bedingungskonstellation (im Vektor der Prädikatoren) spezifiziert wird. Der Artikel erläutert die formale Struktur und den analytischen Gehalt derartiger Modelle.' (Autorenreferat)'Time series data open up the possibility (given certain prerequisites) to estimate dynamic regression models that specify the temporal dimension in which a system (the dependent variable) responds and adjusts itself to changes in its environment represented by the vector of predictor variables. The article expounds the formal structure and analytical substance of such 'distributed lag' regressions models.' (author's abstract)

Notizen zu Neurobiologie, Willensfreiheit und Schuldfähigkeit

"Angesichts des emphatischen Anspruchs der Neurowissenschaften (oder ihrer medialen Lautsprecher), neue Erkenntnisse zu bieten, die die Annahme eines freien Willens hinfällig werden ließen, ist es vielleicht sinnvoll, sich daran zu erinnern, dass schon Kant (in seiner Kritik der theoretischen Vernunft) ein solches Wissen imaginierte, aber gänzlich andere Schlussfolgerungen daraus zog: '...alle Handlungen des Menschen (sind) in der Erscheinung aus seinem empirischen Charakter und den mitwirkenden anderen Ursachen nach der Ordnung der Natur bestimmt, und wenn wir alle Erscheinungen seiner Willkür bis auf den Grund erforschen könnten, so würde es keine einzige menschliche Handlung geben, die wir nicht mit Gewissheit vorhersagen und aus ihren vorgehenden Bedingungen als notwendig erkennen könnten' (hier zitiert nach Lindemann 2006: 349). Kants Form der Trennung von empirischer und intelligibler Welt, mit der er den naturwissenschaftlichen Determinismus gelten ließ und gleichzeitig in seiner Moralphilosophie Willensfreiheit und Schuldfähigkeit voraussetzte, wird in dieser Weise kaum noch vollzogen. Anklänge an sie finden sich aber in den bis heute gebräuchlichen Unterscheidungen zwischen Ursachen und Gründen und zwischen verschiedenen Beschreibungsebenen, mit denen man aus der Perspektive der ersten Person Selbsterfahrungen und Sinnkonstruktionen, aus der Perspektive der dritten Person Objekte der natürlichen (gelegentlich auch der sozialen) Umwelt in den Blick nimmt (dazu unten mehr)." (Textauszug

Grundkurs Statistik für Historiker: T. I, Deskriptive Statistik

Der Verfasser präsentiert Statistik als ein Instrumentarium, mit dem Historiker Daten analysieren, Informationen verdichten, Zusammenhänge und Strukturen in ihnen erkennen und auf dieser Grundlage theoretische Hypothesen explorieren und testen können. Ein Schwerpunkt liegt auf der Verknüpfung inhaltlicher Konzepte mit formal-statistischen Modellvorstellungen und auf der Erläuterung der Anwendungsvoraussetzungen einzelner Verfahren. Im einzelnen werden folgenden Themen behandelt: (1) Merkmalsdimensionen und Meßniveaus; (2) Darstellung univariater Häufigkeitsverteilungen; (3) Maßzahlen zur Kennzeichnung univariater Verteilungen; (4) elementare Tabellenanalyse und Korrelationskoeffizienten; (5) Drittvariablenkontrolle und Kausalmodelle. (ICE2