mehrere Interaktionseffekte in einem Modell?

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mehrere Interaktionseffekte in einem Modell?

Beitragvon Stabilo » Di 6. Aug 2013, 14:58

Hallo zusammen,

ich möchte eine logistische Regression rechnen und verwende hierfür folgende Kovariaten, die alle als Dummy vorliegen:

Kohorte_1 bis Kohorte_6, Bildung_1 bis Bildung_3, DDR, Konfes.

Nun möchte ich neben den Haupteffekten auch die Interaktionsterme zw. DDR und jeder einzelnen anderen Variable einfügen, und zwar:
DDR*Konfes
DDR*Bildung_1
DDR*Bildung_2
DDR*Bildung_3
DDR*Kohorte_1
DDR*Kohorte_2
... etc.

Ist das in einem Modell möglich oder kommt es dadurch, wie ich denke, zu einem Interpretationsproblem, da der Haupteffekt DDR im Bezug auf jeden Interaktionseffekt eigentlich immer etwas anderes bedeuten müsste?

Wenn ja, wie kann man denn dieses Problem lösen?


Danke für alle Tipps und Gedankenanstöße!
Stabilo
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Re: mehrere Interaktionseffekte in einem Modell?

Beitragvon DHA3000 » Di 6. Aug 2013, 16:07

Erster Anlaufpunkt wäre die Korrelationsmatrix.
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Re: mehrere Interaktionseffekte in einem Modell?

Beitragvon Stabilo » Mi 7. Aug 2013, 07:47

Und was soll mir die Korrelationsmatrix in diesem Zusammenhang bringen?

Die eigentliche Frage von mir ist, ob man das überhaupt so in das Modell reinnehmen und dann auch interpretieren kann? In Artikeln finde ich ganz unterschiedliche Vorgehen; manche schreiben auch, dass man nicht mehrere Interaktionseffekte aufnehmen soll.

Zudem möchte ich auch gern wissen, ob man bei den 3 Bildungsgruppen eine der Ausprägungen als Referenz draußen lassen muss, also nur ddr*bildung_1 und ddr*bildung_2 aufnimmt?
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Re: mehrere Interaktionseffekte in einem Modell?

Beitragvon daniel » Mi 7. Aug 2013, 11:33

Die eigentliche Frage von mir ist, ob man das überhaupt so in das Modell reinnehmen und dann auch interpretieren kann?

Theoretisch oder praktisch? Klar kann man das theoretisch interpretieren -- es wird nur irgendwann relativ kompliziert. Da hilft vieleicht eine Grafik oder so weiter. Praktisch ist die Frage nur von Dir zu beantworten. Schätz das Modell und schau mal, ob dabei was rumkommt. Das Problem wird aller Vorraussicht nach sein, dass Dir die Standradfehler explodieren werden. Das ist evtl. der Hintergrund der Idee, sich die Korrelationsmatrix anzuschauen. Ich halte das für wenig hilfreich, weil Multikollinearität sich nicht unbedingt in bivariaten Korrelationen ausdrückt.

In Artikeln finde ich ganz unterschiedliche Vorgehen; manche schreiben auch, dass man nicht mehrere Interaktionseffekte aufnehmen soll.

Genaue Literaturangaben wären hier hilfreich, um diese Artikel zu kommentieren. Der Grund wesshalb i.d.R. nicht alle Interaktionen spezifiziert werden, habe ich oben genannt. Statistisch/mathematisch wüsste ich nicht, was dagegen sprechen sollte.

Zudem möchte ich auch gern wissen, ob man bei den 3 Bildungsgruppen eine der Ausprägungen als Referenz draußen lassen muss, also nur ddr*bildung_1 und ddr*bildung_2 aufnimmt?

Wenn Du das nicht tust, übernimmt das die Software. Würdest Du alle Indikatoren aufnehmen, wären diese kollinear mit der Konstanten.
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Re: mehrere Interaktionseffekte in einem Modell?

Beitragvon DHA3000 » Mi 7. Aug 2013, 15:31

Stabilo hat geschrieben:Und was soll mir die Korrelationsmatrix in diesem Zusammenhang bringen?


Ups, das sollte in einen anderen Thread. ;)
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