Hallo!
Ich bin mir noch etwas unsicher bei der Interpretation der Koeffizienten bei der linearen Regression.
Ich habe folgenden Stata Output:
bil_2 = mittlere Bildung und bil_3= hohe Bildung, bil_1= niedrige Bildung und Referenzkategorie
eink | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
alter | 9.213648 1.228454 7.50 0.000 6.804448 11.62285
frau | -615.6825 40.52239 -15.19 0.000 -695.1535 -536.2114
bil_2 | 319.097 49.898 6.39 0.000 221.2388 416.9551
bil_3 | 897.6182 52.99931 16.94 0.000 793.6778 1001.559
_cons | 867.6169 80.172 10.82 0.000 710.3865 1024.847
Meine Interpretation wäre nun folgende:
alter: Steigt das Alter um ein Jahr, steigt das Einkommen im Durchschnitt um 9,21, wobei die restlichen unabhängigen Variablen, also Geschlecht, Bildung konstant gehalten werden.
frau: Frauen verdienen im Vergleich zu Männern im Durchschnitt 615,68 Euro weniger. Die restlichen unabhängigen Variablen, also Alter, Bildung werden konstant gehalten.
bil_2: Im Vergleich zu niedrig Gebildeten, verdienen mittel Gebildete im Durchschnitt 319, 09 Euro mehr, unter Konstanthaltung der restlichen Variablen, wie Alter und Geschlecht
bil_3: Im Vergleich zu niedrig Gebildeten verdienen hoch Gebildete im Durchschnitt 897,61 Euro mehr, unter Konstanthaltung der restlichen Variablen, wie Alter und Geschlecht.
_cons: Männer verdienen im Schnitt 867, 61 Euro unter Konstanthaltung der restlichen Variablen, wie Alter und Bildung.
Ich wäre dankbar über eine Rückmeldung, ob das so richtig ist.
Liebe Grüße
Claie