STATISTIK-FORUM.de

[kim123]

Hallo, ich habe noch ein problem und ich würde mich wie immer wirklich über hilfe freuen.
****entschuldigt bitte den langen text, ich hoffe jmd kämpft sich durch... wäre super nett****

ich wollte mit der abonnentenzahl eines kanals und ein paar anderen variablen die viewzahl unter onlinevideos "erklären". das ganze ist aber eher explorativ angelegt. ich habe keine richtige theorie dafür,
die ich heranziehen kann. ich hatte intuitiv die vermutung, dass die abonnenten die viewzahlen beeinflussen. deshalb der gedanke an eine regression. aber jetzt kam von jmd der berechtigte einwand, dass die wirkrichtunng auch andersrum sein könnte - also, dass es mehr abonnenten gibt aufgrund der viewzahlen

da ich wie gesagt keine richtige theorie habe, aus der ich das ableiten kann, frage ich mich ob man meine sichtweise noch irgendwie anders stützen kann. ich habe die av zumindest nach den abonnenten gemessen. av sind also nur die viewzahlen die in einem zeitraum nach der abonnentenmessung angefallen sind. kausalität bedeutet ja normalerweise, dass es zeitlich nachgeordnet "passiert".. auf eine gewisse weise kann man das durch die messzeitpunkte vielleicht behaupten? aber ich bin mir damit nicht sicher, ob das reicht um zu sagen, dass die abonnenten nun unabhängig von den viewzahlen sein müssten.

zweifel habe ich, da es ja auch wahrscheinlich ist, dass die gemessenen viewzahlen (av) mit den viewzahlen vor der abonnentenmessung zusammenhängen.. so wie ich mir das vorstelle, kann man dann doch nicht ausschließen, dass der einfluss umgedreht ist (also dass es entgegen meiner annahme eigentlich die viewzahlen sind, die die abonennten beeinflussen) (obwohl die av nach der uv gemessen wurde).

und natürlich könnte es auch einfach in beide richtungen wirken..
nach meiner recherche denke ich, man bezeichnet das problem dann als simultanität bzw. endogenität? ich weiß, dass man dann instrumentenschätzer verwenden sollte/könnte, aber das werde ich mir jetzt nicht mehr draufschaffen können, da ich mich schon in einem sehr weit fortgeschrittenen stadium meiner arbeit befinde.

deshalb die fragen...
bringt es irgendwas den messzeitpunkt der abonnenten vor den der viewzahlen zu setzen, oder hilft das nicht bei der argumentation der kausalrichtung, weil auch vor dem messzeitpunkt schon ältere kommentare da waren?

wäre es komplett töricht hier eine regression zu rechnen.. wegen der schlechten theoretischen fundierung etc? Sollte ich stattdessen lieber nur bivariate korrelationen betrachten?

bringt es vielleicht auch noch was die korrelationen zwischen abos und viewzahlen zu vergleichen 1. bei messung der abonenntenzahl vor dem messzeitraum der av 2. nach dem messzeitraum av?

also ich hoffe man merkt, ich habe mich schon ein bisschen eingelesen und so. nur so richtig das verständnis wie sich was auswirkt habe ich wohl doch nicht. ich weiß nicht so richtig wie ich damit umgehen soll und ob ich das mit der regression knicken sollte weil die schätzer eh total verzerrt wären

p.s. ich habe gesehen, dass grade auch ein anderer thread zu endogenität eröffnet ist.. aber es geht mir jetzt so ein bisschen um meinen spezifischen fall und nicht das allgemeine. ich hoffe das ist in ordnung..

[bele]

Hallo kim,

ich hatte intuitiv die vermutung, dass die abonnenten die viewzahlen beeinflussen. deshalb der gedanke an eine regression. aber jetzt kam von jmd der berechtigte einwand, dass die wirkrichtunng auch andersrum sein könnte - also, dass es mehr abonnenten gibt aufgrund der viewzahlen

Das ist ganz normal und bei sehr vielen Zusammenhängen, die man so beobachtet.

da ich wie gesagt keine richtige theorie habe, aus der ich das ableiten kann, frage ich mich ob man meine sichtweise noch irgendwie anders stützen kann. ... kausalität bedeutet ja normalerweise, dass es zeitlich nachgeordnet "passiert".. auf eine gewisse weise kann man das durch die messzeitpunkte vielleicht behaupten?

Paperlapp - durch die Reihenfolge Deiner Beobachtungen bestimmst Du doch nicht den logischen Zusammenhang von Ursache und Wirkung. Wenn Du sonst keine theoretische Begründung hast, dann weißt Du halt nicht, in welcher Richtung die Wirkung vorliegt und ob die Wirkung in beide Richtungen verschachtelt ist.

wäre es komplett töricht hier eine regression zu rechnen.. wegen der schlechten theoretischen fundierung etc? Sollte ich stattdessen lieber nur bivariate korrelationen betrachten?

Mit Korrelationen bist Du natürlich aus dem Dilemma von Ursache und Wirkung draußen, aber Du erfährst natürlich viel weniger über den Zusammenhang zwischen beiden Größen (Zum Beispiel keine Steigung und keinen Intercept). Komplett töricht ist das m. E. überhaupt nicht. Du beschreibst mit der Regression einen Zusammenhang. Es geht darum einen Zusammenhang in Zahlen zu packen, nicht, seine Richtung zu bestimmen. Das kann die Regression nämlich nicht, das können nur Experimente.

p.s. ich habe gesehen, dass grade auch ein anderer thread zu endogenität eröffnet ist.. aber es geht mir jetzt so ein bisschen um meinen spezifischen fall und nicht das allgemeine. ich hoffe das ist in ordnung..

Keine Sorge, es geht völlig in Ordnung, wenn Du zu Deiner Frage Deinen eigenen Thread aufmachst.

Versuche es mal so zu betrachten: Eine Regression ist das Finden einer Formel, die das Zusammenspiel von zwei Zahlenreihen möglichst gut beschreibt. MEhr erstmal nicht. Du darst also Regressionen rechnen, Du darfst nur in der Diskussion nicht so tun, als ob es mehr sei.

LG,
Bernhard

[kim123]

Vielen Dank für deine schnelle Antwort! Das erleichtert mich doch irgendwie..

könnte ich dann beim auswerten statt zu sagen die Abonnenten BEEINFLUSSEN die Viewzahl vielleicht schreiben.. wenn die abonnentenzahl um eins steigt, dann erhöht sich die Viewzahl um so und so viel?

das müsste ja eine mögliche aussage sein ohne jetzt eine kausalrichtung festzulegen oder?

könnte man dann also sagen, dass es zur vorhersage der viewzahlen nutzbar wäre, selbst wenn es nicht kausal begründet ist?

Paperlapp - durch die Reihenfolge Deiner Beobachtungen bestimmst Du doch nicht den logischen Zusammenhang von Ursache und Wirkung. Wenn Du sonst keine theoretische Begründung hast, dann weißt Du halt nicht, in welcher Richtung die Wirkung vorliegt und ob die Wirkung in beide Richtungen verschachtelt ist.

Ok das hab ich ja befürchtet.. aber die Messung der Abonnenten sollte trotzdem vor den Viewzahlen erfolgen oder? Oder würdest du sagen das is quasi Wurst zu welchem Zeitpunkt die gemessen wurden?

lg kim

[bele]

könnte ich dann beim auswerten statt zu sagen die Abonnenten BEEINFLUSSEN die Viewzahl vielleicht schreiben.. wenn die abonnentenzahl um eins steigt, dann erhöht sich die Viewzahl um so und so viel?

Genau. Oder: Bei einer Abonenntenzahl von x kann man eine Viewzahl von y erwarten.

Ok das hab ich ja befürchtet.. aber die Messung der Abonnenten sollte trotzdem vor den Viewzahlen erfolgen oder? Oder würdest du sagen das is quasi Wurst zu welchem Zeitpunkt die gemessen wurden?

Da kann ich garnichts zu sagen: Du musst Dir anhand Deiner Kenntnisse und Deiner Annahmen zu Deiner Datenerhebung sachlich überlegen ob der Zeitpunkt eine Rolle spielt und wenn ja, was Du wie erheben möchtest. Das ist keine Frage der Statistik.

LG,
Bernhard

[kim123]

Cool danke, hast mir wirklich sehr geholfen

also könnte ich dann in der diskussion sowas sagen wie: "... liefert erste hinweise/erkenntnisse auf/über die zusammenhänge und kann für prognosen herangezogen werden. sollte aber zurückhaltend interpretiert werden in bezug auf kausalität"

prognose geht also klar obwohl die kausalrichtung nicht geklärt ist?
(möchte nur nochmal sicher gehen, damit ich keinen quatsch fabriziere. ich glaube du hast mir das ja eigentlich schon bestätigt)

allerdings sollen wir im normalfall immer auch die "einflüsse" der einzelnen variablen anhand der beta werte vergleichen. einfluss kann ich ja dann schlecht sagen. hast du einen tipp, wie ich das dann bezeichnen könnte. zusammenhang? oder sagt man auch einfluss wenn es gar nicht kausal ist? ich kenn halt beta nur im zusammenhang mit dem wort einfluss

sorry das ist jetzt vielleicht eine dumme frage.
wäre aber sehr lieb wenn du trotzdem antwortest

[PonderStibbons]

allerdings sollen wir im normalfall immer auch die "einflüsse" der einzelnen variablen anhand der beta werte vergleichen.

Da wird Unfug zum Normalfall...

[bele]

also könnte ich dann in der diskussion sowas sagen wie: "... liefert erste hinweise/erkenntnisse auf/über die zusammenhänge und kann für prognosen herangezogen werden. sollte aber zurückhaltend interpretiert werden in bezug auf kausalität"

Hallo kim,

wenn ich sowas lese werde ich immer etwas aggressiv. Alles einschränken und vorsichtig formulieren um nur keinen Fehler zu machen kann man solange, bis da gar keine Aussage mehr steht. Da gibt es in Bezug auf Kausalität nichts zu interpretieren, auch nicht zurückhaltend. Du kannst von x auf y regredieren oder von y auf x. Beides kannst Du rechnen und dabei wird sich die tatsächliche Kausalität nicht zurückhaltend ändern sondern gar nicht.

prognose geht also klar obwohl die kausalrichtung nicht geklärt ist?

Wenn Du weißt, dass einer wegen Mordes vor Gericht geht, kannst Du prognositizieren, dass er eine hohe Haftstrafe bekommt. Wenn einer eine sehr hohe Haftstrafe bekommen hat kannst Du mit einer gewissen Fehlerquote sagen, dass er wahrscheinlich wegen Mordes einsitzt. In diesem Fall ist die Kausalität klar, aber trotzdem kannst Du in beide Richtungen prognostizieren.

hast du einen tipp, wie ich das dann bezeichnen könnte. zusammenhang? oder sagt man auch einfluss wenn es gar nicht kausal ist? ich kenn halt beta nur im zusammenhang mit dem wort einfluss

Ich weiß nicht, wie Deine Ausbilder zu dem Wort Einfluss stehen. Meines Erachtens ist das Wort nur dann aussagekräftig, wenn klar ist, worauf sich dieser Einfluss bezieht. Einen Einfluss auf die Views kannst Du nicht beurteilen, einen Einfluss auf das Prognoseergebnis schon. Redest Du jetzt von standardisierten betas? Vielleicht fragst Du bei PonderStibbons nochmal nach: Der schreibt sowas nicht ohne Grund!

LG,
Bernhard

[kim123]

das tut mir leid, ich wollte dich sicher nicht aggressiv machen

für jemand, der nicht so viel ahnung hat, ist es aber echt nicht so leicht glasklare aussagen zu machen. ich frage mich auch was man denn machen soll außer einschränkend zu formulieren, wenn man über die kausalität nunmal keine aussage machen kann

ich sage ja auch gar nicht dass sich die kausalität ändert, sondern genau dass, dass man es nicht weiß und über kausalität eigentlich keine aussage zu machen vermag..
also eigentlich verstehe ich ehrlichgesagt nicht so wirklich warum dich das jetzt aufregt.. aber naja, vielleicht hab ichs nich ganz kapiert..

ich danke dir trotzdem für deine hilfe

und, dass an der uni nicht selten dinge von einem verlangt werden, die unsinnig oder nicht wirklich richtig sind, das wusste ich tatsächlich schon. nicht nur in bezug auf die beta werde

[bele]

Nein, Dein Post hat mich nicht aggressiv gemacht. Das kam jetzt falsch 'rüber. Hat mich nur an andere Texte erinnert, die aber hier keine Rolle spielen. Ich wollte Dich nur zu einer klaren und deutlichen Sprache ermutigen, da wo es klar und eindeutig ist. Das Forum ist aber auch nicht der Ort für Sprachstildiskussionen.

Weiter viel Spaß mit Deiner Arbeit,
Bernhard