Die Herausgeber wollen mit diesem umfangreichen Sammelband eine möglichst umfassende Darstellung statistischer Verfahren sozialwissenschaftlicher Datenanalyse vorlegen. Sie richten sich an Einsteiger in die Materie, aber auch an Praktiker, die die insgesamt 40 Kapitel als Nachschlagewerk nutzen können. Die Auswahl der Beiträge, die von einschlägigen und erfahrenen Vertretern verschiedener Disziplinen geschrieben wurden, ist besonders für die praktische Anwendung geeignet. So werden die gängigsten Verfahren behandelt und ein weiter Bogen über ein wissenschaftstheoretisches Kapitel zu Kausalitätsfragen in multivariaten Verfahren hin zu grundlegenden Aspekten der Datengewinnung, -aufbereitung und -auswertung gespannt. Ebenfalls erörtert werden die Grundlagen des „statistischen Schließens“ (165). In einem weiteren Teil geht es um Skalierungsverfahren sowie um forschungspraktische Probleme, wie etwa um den Umgang mit fehlenden Werten oder die Gewichtung von Daten. Der Schwerpunkt liegt jedoch auf regressionsanalytischen Verfahren, mit denen kausale Zusammenhänge analysiert werden können. Die Beiträge sind nach einem identischen Muster gegliedert: Zunächst wird jedes Verfahren allgemein verständlich beschrieben. Danach folgt eine stets um Verständlichkeit bemühte Darstellung der mathematischen Grundlagen der Prozedur, woran sich eine Beispielberechnung anschließt. Die verwendeten Daten stammen aus dem kumulierten ALLBUS sowie dem SOEP. Die jeweilige Syntax zu den Verfahren kann im Internet heruntergeladen werden. Abschließend werden häufige Fehler beschrieben sowie eine kommentierte Literaturliste angeboten. Diese ist insbesondere für Einsteiger gewinnbringend. Alles in allem ist dieses Buch für beide anvisierte Zielgruppen empfehlenswert. Anfänger bekommen eine umfassende Einführung in die Grundlagen der Datenanalyse. Fortgeschrittene finden hier eine Zusammenstellung einer Vielzahl statistischer Analyseverfahren, womit dieser Sammelband momentan an Vollständigkeit wohl von keinem anderen (deutschsprachigen) Werk übertroffen wird.