STATISTIK-FORUM.de

[Ina87]

Hallo Leute

Ich möchte ein lineares Regressionsmodell schätzen. Die abhängige Variable und auch die unabhängige Variable sind metrisch skaliert. Allerdings gibt es mehrere Kontrollvariablen, die ordinalskaliert sind. Dazu zählt das Bildungsniveau (geringes; mittleres und hohes Bildungsniveau), und auch Zufriedenheit in unterschiedlichen Bereichen (Skala 0-10 [ganz und gar nicht zufrieden= 0; gnz & gar zufrieden=10]). Wie genau muss ich die Variablen transformieren um sie als Kontrollvariablen in das Regressionsmodell integrieren zu können.

[Ina87]

Im Grunde ist es ja eine Thurstone Skala. Kann Sie als Metrisch behandelt werden??????

[daniel]

Für kategoriale Variablen mit k Ausprägungen, nimmst Du k -1 Indikatorvariablen, die für die jeweilige Kategorie den Wert 1, sonst 0 annehmen, in das Modell auf. Die Koeffizienten bringen den Unterschied der jeweiligen Kategorie zur ausgelassenen (Referenz) Kategorie zum Ausdruck.

Die Zufriedenheit würde ich hier in der Tat als metrische Variablen interpretieren.

[Ina87]

ganz herzlichen Dank. Noch eine Frage. Je mehr unabhängige Variablen ich in das Regressionsmodell mit aufnehme, desto größer wird ja R². Wie kann ich stattdessen das Modell bewerten?

[strukturmarionette]

Hi,

Je mehr unabhängige Variablen ich in das Regressionsmodell mit aufnehme, desto größer wird ja R².

Nein. R² kann auch gleichbleiben.

Wie kann ich stattdessen das Modell bewerten?

- p-Wert
- ggfs. das Kriterium der ´Sparsamkeit´ heranziehen.

Gruß
S.

[Ina87]

Vielen Dank für die Hilfsbereitschaft hier. Das ist wirklich toll. Nun habe ich noch eine Frage:

Ich habe mal meinen Stata Output für ein Regressionsmodell beigefügt. Die Vielen Kontrollvariablen sind nur enthalten, weil ich einige kategoriale unabh. V. hatte, die ich Dummy-codiert habe. Mir fällt auf, dass der Großteil meiner Koeffizienten nicht signifikant ist, dass Modell an sich ja aber schon. So ganz versteh ich noch nicht, wie ich diese Diskrepanz korrekt zu interpretieren habe

[daniel]

Deine Frage ist schwer bzw. unmöglich zu beantworten, weil es bei einr Interpretation immer um eine (oder mehr) inhaltliche Fragestellungen geht. Ich vermute inhaltllich geht es um http://www.stata-forum.de/longitudianal ... -t484.html

Rein statistisch/mathematisch/technisch gesehen sgat der t-Test der (meisten) Koefizienten, dass hier kein von Null vreschiedener Wert statisitsch auf fünf Prozent signifikanz ist. Der F-test des Modells sagt Dir, dass die Koeffizienten insgesamt statistisch signifikant von Null verschieden sind.

Auf was genau bezieht sich Deine Frage?

[Ina87]

die eigentliche unabhängige Variable ist AL (Arbeitslosigkeit in Monaten zwischen 2005 & 2009). Die abhängige Variable ist "Gewissenhaftigkeit" (gebildet durch einen additiven Index).
Es geht darum, ob Arbeitslosigkeit zu einer veränderten Einstellung zur Gewissenhaftigkeit führt.

Aber die Koeffizientensignifikanz les ich doch in der Spalte P>|t| ab, oder???? Da steh ich grad auf den Schlauch. Wenn ich es am t-Wert ablese - wie genau interpretiere ich da die einzelnen t-Werte???

[daniel]

Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, unter Gültigkeit der Nullhypothese (der Koeffizient ist nicht von Null verschieden) einen (absoluten) t-Wert größer oderg gleich des empirischen zu finden. Der t-Wert wiederum ergibt sich als Koeffizient geteilt durch Standardfehler.

Nach diesem Modell hat Arbeitslosigkeit keinerlei Einfluss auf Gewissenhaftigkeit.

Das ich eie OLS Regression für ungeeignet halte die Fragestellung zu überprüfen, habe ich bereits an andere Stelle erwähnt.

[Ina87]

Lieber Daniel,

vielen lieben Dank!
Die Signifikanz der Koeffizienten bestimme ich also anhnad von t und nicht p, richtig??

Also ist es nicht "schlimm" , dass die Signifikanz der Koeffizienten nicht gegeben ist und das Modell an sich aber schon signifikant ist?