Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in uber 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren fur Quer- und Langsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS-, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen-, Panel-, Ereignisdaten- und Zeitreihenanalyse, MDS und Rasch-Modelle. Daruber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching.
Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verstandlichen Einfuhrung. Es folgt eine Darstellung der mathematisch-statistischen Grundlagen. Anschliessend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beitrage enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.