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[Stata_101]

Hallo Statistikfreunde,

bei meiner Abschlussarbeit stoße ich auf einige Verständnisprobleme und hoffe ihr könnt mir helfen.

Ich untersuche Investments in Startups und möchte wissen ob sich bestimmte Eigenschaften des Investors auf den Investmenterfolg auswirken.

Meine AV ist: Erfolg/Nicht Erfolg (1/0) (Dummy); 1x gemessen für jedes Objekt am Ende des Unteruchungszeitraums

Meine UV ist: Einflussfaktor gemessen zu Beginn und an zwei Folgezeitpunkten bis zum Ende des Untersuchungszeitraums.

Nun habe ich ja ein Panel unabhängiger Variablen (kann man das als Panel bezeichnen?) und eine einmalige Messung der abhängigen Variable am Ende des gesamten Zeitraums.

Daher nun meine zwei Fragen:

-> Welche Regressionsmethode ist bei lediglich dieser einen über die Zeit beobachteten AV zu wählen?
-> Welche Regressionsmethode wäre zu wählen, wenn ich zusätzlich noch Kontrollvariablen einbinden will?

Ich tendiere in meiner Naivität zu irgendeiner Art Logit-Regression, bin mir aber nicht sicher wie ich die AVen einbauen soll.

Vielen Dank schon im Voraus und einen schönen Tag noch,
beste Grüße Stata_101

[PonderStibbons]

Meine UV ist: Einflussfaktor gemessen zu Beginn und an zwei Folgezeitpunkten bis zum Ende des Untersuchungszeitraums.

Worin besteht denn konkret dieser Faktor (oder diese Faktoren?). Warum wurden sie mehrfach
gemessen? Und wie groß ist Deine Stichprobe und darin die Erfolgsrate?

-> Welche Regressionsmethode ist bei lediglich dieser einen über die Zeit beobachteten AV zu wählen?

Das hängt überwiegend von Deinen eigenen Vorstellungen darüber ab, wieso
mehrere Messungen erforderlich sind und wie die gemessenenen Prädiktoren
mutmaßlich auf "Erfolg" wirken könnten.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[mango]

Logistische Regression ist schon richtig. Aber das Untersuchungsdesign ist in der Tat nicht ganz nachvollziehbar. Denn die mehrfache Messung hätte nur einen echten Vorteil, wenn du synchron auch die AV messen würdest. Du musst also irgendwie auf ein Querschnittdesign zurück. Entweder die mehrfache Messung war nur den Umständen geschuldet, dann streichst du alle früheren Messungen raus und deine UV wäre nur die am Ende der Messreihe, die dich wirklich interessiert. Oder deine Theorie ist, dass die UV während des gesamten Untersuchungszeitraums einen Einfluss hat, dann solltest du die Werte pro Untersuchungseinheit addieren. Natürlich kannst du auch alle Messzeitpunkte als Regressoren in ein Modell werfen, dann kriegst du raus, ob die UV zu einem bestimmten Zeitpunkt einen größeren Einfluss auf die AV hat als zu einem anderen.

Aber wie gesagt, das hängt alles von deinen Vorannahmen und deiner Fragestellung ab.

[bele]

... das hängt alles von deinen Vorannahmen und deiner Fragestellung ab.

Stimmt!

Solange die noch nicht beschrieben sind werfe ich (mal wieder) einen Klassifikationsbaum als mögliches Verfahren in die Runde. Vorteil: Der kann recht komplexe logische Verknüpfungen zwischen den Prädiktoren und Kontrollvariablen erkennen und führt gelegentlich auch zu sehr gut interpretierbaren Ergebnissen. Würde ich neben Logistischer Regression wahrscheinlich einfach mal ausprobieren (und sei es rein deskriptiv, um keine Alpha-Inflation zu erzeugen).

LG,
Bernhard