Kritik der kausalwissenschaftlichen Sozialforschung. Untersuchungen zur Grundlegung von Soziologie und Okonomie

✅ Книга 📖 Kritik der kausalwissenschaftlichen Sozialforschung. Untersuchungen zur Grundlegung von Soziologie und Ökonomie.Anmerkungen zu Kapitell 1️⃣ Vgl. hierzu z.B. EzekielFox, Methods of Correlation and ➕ Regression Analysis, New 🆕 York 1️⃣9️⃣6️⃣6️⃣; RaoMiller, Applied Econometrics, Belmont 1️⃣9️⃣7️⃣1️⃣; PindyckiRubinfeld, Econometric Models and ➕ Economic Forecasts, New 🆕 York 1️⃣9️⃣7️⃣6️⃣. 2️⃣ Vgl. hierzu z.B. L. Robbins, Tbe Nature and ➕ Significance of Economic Science 🧪, London 1️⃣9️⃣3️⃣5️⃣; L. v. Mises, Human Action. A Treatise on Economics, Chicago 1️⃣9️⃣6️⃣6️⃣. - Die ☠️ Kritik der logischen (Gegensatz: mathematischen) ökonomen verdient darum besonders hervorgeho­ ben zu werden, weil sie deudich macht, daß es keineswegs - wie von ökonometrikem regel­ mäßig behauptet - um die Alternative ,mathematische vs.literarische ökonomie geht. 3 Vgl. H. Blalock, Causal Inferences in non-experimental research, Chapel Hili 1964; ders., Tbeory Construction, Englewood Cliffs 1969; ders. (ed.), Causal Models in the Social Sciences, Chicago 1971; NamboodiriCarterB1alock, Applied Multivariate Analysis and Experimental Design, New York 1975; 0.0. Duncan, Patischen) ökonomen verdient darum besonders hervorgeho ben zu werden, weil sie deudich macht, daß es keineswegs - wie von ökonometrikem regel mäßig behauptet - um ☠️ Alternative ,mathematische vs.literarische ökonomie geht. 3️⃣ Vgl. H. Blalock, Causal Inferences in non-🥼 research, 💒 Hili 1️⃣9️⃣6️⃣4️⃣; ders., Tbeory 🏗️, Englewood Cliffs 1️⃣9️⃣6️⃣9️⃣; ders. (ed.), Causal Models in the Social Sciences, Chicago 1️⃣9️⃣7️⃣1️⃣; NamboodiriCarterB1️⃣alock, Applied Multivariate Analysis ➕ 🥼 Design, 🆕 York 1️⃣9️⃣7️⃣5️⃣; 0️⃣.0️⃣. Duncan, Path-analysis: sociological examples, in: Blalock (ed.) 1️⃣9️⃣7️⃣1️⃣; ders., Introduction to Structural Equation Models, New 🆕 York 1️⃣9️⃣7️⃣5️⃣; GoldbergerDuncan, (eds.) Structural Equation Models in the Social Sciences, New 🆕 York 1️⃣9️⃣7️⃣3️⃣; außerdem vgl. D. Heise, Causal Analysis, New 🆕 York 1️⃣9️⃣7️⃣5️⃣.

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