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[BAstat]

Hallo,

Ich habe aktuell zwei Probleme, bei denen ich mir eure Hilfe erhoffe:

Im Zuge meiner Bachelor-Arbeit untersuche ich den Einfluss verschiedener Variablen auf eine binomiale abhängige Variable (0 1 dummy). Ich verwende dazu probit Regressionen, da ich deren Interpretation über marginal effects angenehmer finde. Allerdings wäre es schön, wenn ich dies auch etwas wissenschaftlicher begründen könnte. Gibt es Regeln dazu, wann ich probit oder logit Regressionen verwenden sollte? Bisher konnte ich in dieser Hinsicht leider nicht fündig werden und auch die wissenschaftlichen Mitarbeiter, welche mit solchen Modellen arbeiten konnten mir nicht weiterhelfen.

Darüber hinaus wurde ich darauf hingewiesen, dass ich Werte wie Einkommen und Wohlstand logarithmieren sollte. Ist das auch bei probit Regressionen der Fall und was ist der genaue Grund dafür?

Vielen Dank um Voraus!

[PonderStibbons]

Im Zuge meiner Bachelor-Arbeit untersuche ich den Einfluss verschiedener Variablen auf eine binomiale abhängige Variable (0 1 dummy). Ich verwende dazu probit Regressionen, da ich deren Interpretation über marginal effects angenehmer finde. Allerdings wäre es schön, wenn ich dies auch etwas wissenschaftlicher begründen könnte. Gibt es Regeln dazu, wann ich probit oder logit Regressionen verwenden sollte?

"Angenehmer" geht so ziemlich in die Richtung von dem, was man fast überall
darüber liest, nämlich dass es eine Frage persönlicher Präferenzen ist, da sich
die Resultate wenig unterscheiden (ein Beispiel von vielen, die Aussagen zur
univariaten logistischen/Probit-Regression https://web.archive.org/web/20140801174 ... r/mv1h.pdf )

Darüber hinaus wurde ich darauf hingewiesen, dass ich Werte wie Einkommen und Wohlstand logarithmieren sollte. Ist das auch bei probit Regressionen der Fall und was ist der genaue Grund dafür?

Meine Glaskugel würde zurückfragen: als abhängige Variablen oder als Prädiktoren
und in welchem Kontext (Fragestellung, einbezogene Population, Stichprobengröße...)?
Und jedenfalls wäre doch der erste Adressat Dein Hinweisgeber. Einkommen
ist häufig extrem schief verteilt, aber ob das auch hier der Fall sein könnte, ist
(s.o.) nicht zu beurteilen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[BAstat]

Vielen Dank schon einmal für die Rückmeldung.

Meine Glaskugel würde zurückfragen: als abhängige Variablen oder als Prädiktoren
und in welchem Kontext (Fragestellung, einbezogene Population, Stichprobengröße...)?

es handelt sich dabei um unabhängige Variablen. Die Stichprobe enthält etwa 3500 deutsche Haushalte wobei wohlhabende Haushalte oversampled sind.

Ich untersuche welche Faktoren einen Einfluss darauf haben, ob jemand einen Bausparvertrag hat oder nicht. Dabei sind Einkommen und Vermögen zum Beispiel unabhängige Variablen und ich frage mich nun, ob ich diese logarithmieren sollte und was der genaue Grund dafür ist.

Viele Grüße
SJ

[PonderStibbons]

es handelt sich dabei um unabhängige Variablen.

Vermutlich stellt Logarithmieren die Linearität von Beziehungen oder eine den Modellvoraussetzungen
entsprechende Verteilung der Standardfehler her. Wie gesagt, eigentlich ist der Ansprechpartner im RL
zu finden (bzw. in der Referenzliteratur).

Mit freundlichen Grüßen

P.