STATISTIK-FORUM.de

[Ulmbreit]

Hi,

sorry wegen der dummen Frage, aber ich hab extremen Zeitdruck und keine klare Antwort gefunden.

Für meine Bachelorarbeit habe ich ein Fixed Effects Logit Modell (binäres Y) mit einer einzigen erklärenden Variablen geschätzt (diese ist stetig zwischen 0 und 1) und ich weiß nicht so recht, wie ich den Output interpretieren soll.

Der Effekt ist signifikant positiv (Koeffizient = 1.6, p-Wert = 0.001). Eine Konstante spuckt mir Stata nicht aus...

Mir ist klar, dass das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit von Y = 1 höher ist, je größer X ist. Was ich aber nicht weiß ist, was die geschätzte Whk. von Y = 1 ist, wenn X=0 ist.

Nochmals sorry wegen der dummen Frage und tausend Dank für eure Hilfe!
Jens

[daniel]

Ich schätze, Du hast das Modell, das Du da geschätzt hast nicht ganz verstanden. Es ist m.E. suboptimal, wenn Betreuer von Qualifikationsarbeiten Ihre Studies Knöpfchen drücken lassen, ohne dass die Prinzipien hinter den Modellen verstanden wurden, aber das ist ein anderes Thema.

Die Frage,

was die geschätzte Whk. von Y = 1 ist, wenn X=0 ist.

macht in diesem Modell nur bedingt Sinn. Fixed-Effects bedeutet, dass nur Varianz (i.e. Unterschiede) innerhalb von Personen (allg. Panel) zur Schätzung des Effektes herangezogen werden. Genau das, was in einer "normalen" Regression, in der Unterschiede zwischen Personen zur Schätzung verwendet werden, große Probleme bereitet (Stichwort: unbeobachtete Heterogenität) wird in diesen FE Modellen insofern ausgeschlossen, als dass alle beobachtenen und unbeobachteten zeitkonstanten Unterschiede zwischen Personen kontrolliert werden. Die Frage nach einer Konstanten lässt sich aber sinnvoll nur beim Vergleich zwischen Personen stellen, da diese ja wie der Name sagt Konstant (fix) ist, und daher nicht innerhalb von Personen variiert. Die Kosnstante in einer "normalen" Regression spiegelt den durchschnittlichen Wert von Y an der Stelle X = 0 wider. In einer FE Regression hat dagegen jedes Individuum (allg. Panel) eine eigenen Konstante (fixed-effect). Mit anderen Worten: die Whk. von Y = 1, wenn X = 0 ist, ist für jedes Individuum eine andere -- das ist ja der Grund wesshalb wir FE Modelle schätzen. Du könntets die individuellen Konstanten schätzen, indem Du für jede Person (allg. Panel) eine Indikatorvariable ins Modell steckst. Da diese Schätzungen aber in vielen Fällen irrelevant sind, scheint die "Absorption" dieser fixen Effekte sinnvoll.

Übrigens spuckt Stata beim linearen FE-Modell in der Tat eine Konstante aus. Diese spiegelt den Durchschnitt aller fixen Effekte (also aller Indikatorvariablen) wider.