• Eid, M., Gollwitzer, M. &Schmitt, M. (2010). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz. Kapitel 16 (einfache lineare Regression), Kapitel 17 (Partialkorrelation und Semipartialkorrelation), Kapitel 18 (multiple Regression), Kapitel 21 (logistische Regression).
• Luhmann, M. (2010). R für Einsteiger. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Weinheim: Beltz.

Die multiple Regressionsanalyse ist ein sehr flexibles statistisches Verfahren, das in dieser Veranstaltung vertieft wird. Dabei werden unter anderem folgende Themen behandelt: einfache lineare Regression, Partialkorrelation, hierarchische multiple Regression, Suppressorvariablen, moderierte Regressionsanalyse, nicht-lineare Regressionsanalyse, Analyse kategorialer Prädiktoren, Regressionsdiagnostik sowie logistische Regressionsanalyse. Die Verfahren werden mit der kostenlosen Statistiksoftware R direkt am Computer praktisch vertieft. Vorkenntnisse in R werden nicht erwartet, Erfahrungen mit anderen Statistikprogrammen (z. B. SPSS) sind hilfreich.