Interaktionseffekte vs. getrennte Regressionen

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Interaktionseffekte vs. getrennte Regressionen

Beitragvon statistica » Mo 30. Mai 2016, 08:48

Hallo,

eine grundsätzliche Frage, die sich mir stellt: Inwiefern unterscheidet sich die Analyse (in ihren Ergebnissen resp. ihrer Interpretation), wenn ich Interaktionseffekte in das Modell aufnehme versus getrennte Regressionen für die interessierende interagierende Variable berechne?

Beispiel: Geschlecht als interagierender Faktor.
1) Ein Gesamt-Modell, in dem die erklärenden Variablen ergänzt werden durch jeweiligen Interaktionsvariablen mit Geschlecht.
2) Zwei Modelle, getrennt nach Geschlecht, in denen jeweils nur die erklärenden Variablen und keine Interaktionen drin sind.

Inwiefern unterscheidet sich das? Welche Vor- und Nachteile ergeben sich aus beiden Varianten?

Danke!
statistica
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Re: Interaktionseffekte vs. getrennte Regressionen

Beitragvon PonderStibbons » Mo 30. Mai 2016, 09:02

Inwiefern unterscheidet sich das?

Mit der Wechselwirkung lässt sich testen, ob ein Effekt je nach Geschlecht inferenzstatistisch
signifikant unterschiedlich ist.
Welche Vor- und Nachteile ergeben sich aus beiden Varianten?

Das kommt auf die Fragestellung der Analyse an.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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