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@book{ Pforr2013,
 title = {femlogit: Implementation und Anwendung der multinominalen logistischen Regression mit "fixed effects"},
 author = {Pforr, Klaus},
 year = {2013},
 series = {GESIS-Schriftenreihe},
 pages = {196},
 volume = {11},
 address = {Köln},
 publisher = {GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften},
 issn = {1869-2869},
 isbn = {978-3-86819-020-5},
 doi = {https://doi.org/10.21241/ssoar.37199},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-371997},
 abstract = {Fixed-effects-Modelle sind zu einem wichtigen Werkzeug der Kausalanalyse geworden, da sie die Kontrolle von unbeobachteter Heterogenität ermöglichen. Bis heute wurden fixed-effects-Modelle für kontinuierliche und dichotome abhängige Variablen entwickelt und für viele Statistikpakete implementiert. Für multinominale abhängige Variable wurde von Chamberlain (1980) ein solches Modell entwickelt, es liegt aber keine allgemein anwendbare Umsetzung vor. Die vorliegende Arbeit schließt diese Forschungslücke mit der ersten Umsetzung des Modells von Chamberlain in einem weitverbreiteten Statistikpaket (Stata). Die Anwendbarkeit wird durch Erweiterungen der Arbeiten von Schröder (2010) im Bereich der Familiensoziologie und Kohler (2005) im Bereich der politischen Soziologie gezeigt.Fixed effects models have become a prime tool for causal analysis, as they allow to control for unobserved heterogeneity.
As of today, fixed effects models have been derived and implemented for many statistical software packages
for continuous, dichotomous and count-data dependent variables. For multinomial categorical dependent variables
such a model has been derived in a seminal paper by Chamberlain (1980), but no implementation is available. The dissertation
on hand closes this research gap by delivering the first implementation of Chamberlain’s model in a widely
available statistical package (Stata). Its applicability is shown by extending Schröder’s (2010) work in the sociology of
the family and Kohler’s (2005) work in political sociology.},
 keywords = {statistical analysis; Kausalanalyse; statistische Analyse; fertility; Regression; longitudinal study; model; statistische Methode; Längsschnittuntersuchung; model construction; Erwerbstätigkeit; statistical method; gainful employment; causal analysis; Modell; Mehrebenenanalyse; multi-level analysis; regression; Modellentwicklung; Fruchtbarkeit}}