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[Silly]

Ich möchte die Frage beantworten, welchen Einfluss Werbung (UV) auf die Lebensqualität (AV) hat (linear pos./neg., kurvilinear).

Dazu habe ich Paneldaten von 2006-2010 auf Länderebene, d.h. die Daten eines Landes für ein bestimmtes Jahr stellen einen Fall dar (T=5, N=154). Kontrollvariablen sind z.B. das Bruttoinlandsprodukt, Korruptionsindex, Individualismus-Index. Die Lebensqualität als AV ist auf einer Skala von 1 ("worst possible life") - 10 ("best possible life") gemessen worden. Die Werbung bzw. Werbeintensität ist mit dem Indikator "jährliche Werbeausgaben eines Landes pro Kopf" gemessen worden.

Die (Nicht-)Linearität des Zusammenhangs kann bei Querschnittsdaten mit dem Ramsey-Reset-Test geprüft werden, aber wie überprüfe ich bei meinen Paneldaten, ob der Zusammenhang linear oder nicht-linear ist???

Über Hilfe würde ich mich sehr freuen....

[daniel]

Der Ramsey-Test gibt Dir Hinweise darauf, ob Dein Modell fehlspezifiziert ist. Ich würde das nicht zum testen von nicht-linearitäten nutzen, da Du, ist der Test signifikant, vermuten kannst, dass der Zusamenhang nicht linear ist, aber keine Ahnugn hast wie er denn nun aussieht.

Wenn Du eine Vermutung über einen nicht-linearen Zusammenhang hast, dann teste diese Vermutung doch explizit druch Aufnahme von Polynomen oder logarithmierten (oder anders transformierten) Variablen.

Du kannst Dir auch mal Werte aus verschiedenen Spezifikationen vorhersagen lassen und die dann (grafisch) mit den Daten vergleichen.

[STATWORX]

Eine grafische Analyse des Scatterplots zwischen Werbung und LQ zeigt sicher ganz schnell ob ein nichtlinearer Effekt vorliegt.

VG

[Silly]

Danke! Könnte ich denn den Ramsey-Test zur Modellspezifikation bei Paneldaten überhaupt nehmen?