Besseres Bestimmtheitsmaß durch logarithmierte KV?

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Besseres Bestimmtheitsmaß durch logarithmierte KV?

Beitragvon mawe » Di 4. Okt 2016, 01:28

Hallo liebe Community,

ich habe ein Problem hinsichtlich der Interpretation meiner multivariaten Regression und ich hoffe ihr könnt mir da weiterhelfen. (ich bin noch sehr frisch was Statistik angeht)

Meine abhängige Variable (metrisch) habe ich logarithmiert, um eine Normalverteilung zu erreichen.

Meine unabhängigen Variablen (UV) sind ordinal und binär.

Meine Kontrollvariable ist metrisch skaliert (Bilanzsumme von Unternehmen - nicht normalverteilt).

Wenn ich die Regression in der Form in Stata ausführe, bekomme ich ein Bestimmtheitsmaß R^2 von 0,3735 und meine einige meiner UV sind signifikant.

Wenn ich meine Kontrollvariable logarithmiere und die Regression mit dieser Variable durchführe, habe ich ein besseres R^2 von 0,7453, jedoch sind dann so gut wie alle UV nicht mehr signifikant.

Ich habe in einem anderen Beitrag gelesen, dass die Kontrollvariable nicht normalverteilt sein muss, dass wäre mein einziger Erklärungsansatz gewesen.
Es wäre echt nett, wenn mir jemand da weiterhelfen könnte, wenn er/sie eine Idee hat oder es weiß.

Vielen Dank und liebe Grüße

mawe
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Re: Besseres Bestimmtheitsmaß durch logarithmierte KV?

Beitragvon strukturmarionette » Di 4. Okt 2016, 06:54

Hi,

dass die Kontrollvariable nicht normalverteilt sein muss,

- Wie kommst Du duarauf, dass Vars NV sein müssen?
- Wie groß ist Deine Stichprobe?

meiner multivariaten Regression

- Wieviele AVs im Modell hast Du denn?

Gruß
S.
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Re: Besseres Bestimmtheitsmaß durch logarithmierte KV?

Beitragvon bele » Di 4. Okt 2016, 12:20

Die Bilanzsumme eines Unternehmens klingt nach einer Variablen, die sich zur Logarithmierung gut eignet. Man kann sich sehr gut vorstellen, dass ein Anwachsen der Bilanzon von 100.000 auf 200.000 größere Einflüsse auf viele denkbare Zielgrößen hat als ein Wachstum von 1.100.000 auf 1.200.000. Wenn beim Rechnen mit der logarithmierten Bilanzsumme diese genügend Information beisteuert, dass alle anderen Prädiktoren nicht mehr signifikant beitragen, dann geht es vielleicht nicht nur um die Anwendungsvoraussetzungen der multivariaten Regression, sondern um die inhaltliche Frage, warum mit der logarithmierten Bilanz alles schon gesagt ist.
Es wäre sehr interessant zu sehen, ob die Residuen einigermaßen normalverteilt aussehen, und zwar in beiden Fällen, mit unverarbeiterer und mit logarithmierter Bilanz.

LG,
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Re: Besseres Bestimmtheitsmaß durch logarithmierte KV?

Beitragvon mawe » Di 4. Okt 2016, 16:08

Also ich habe nur eine AV (Wesentlichkeitsgrenze bei der Abschlussprüfung) und das mit der Normalverteilung hatte ich in einem anderen Forumeintrag gelesen.
Meine Stichprobe umfasst 120 Beobachtungen.
Die Signifikanz der UV (z.B. wirtschaftliche Lage ordinal:1-4) variiert, je nachdem ob ich die Kontrollvariable für Unternehmensgröße (Bilanzsumme) logarithmiere.

Inhaltlich wäre es zum einen möglich, dass die Größe des Unternehmens mit verschiedenen UV korreliert ist (aber VIF-Werte sind < 1,5) und dass die UV deshalb nicht mehr zu Erklärung des Unternehmens beitragen. Ich verstehe, dabei den Effekt des logarithmierens jedoch nicht.

Die Residueen sind nur bei der logarithmierten Bilanzsumme einigermaßen normalverteilt.

Vielen Dank für die Antworten! Grüße mawe
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Re: Besseres Bestimmtheitsmaß durch logarithmierte KV?

Beitragvon strukturmarionette » Di 4. Okt 2016, 17:47

Hi,

Also ich habe nur eine AV (Wesentlichkeitsgrenze bei der Abschlussprüfung)

- dann handelt es sich nicht um ein Multivariate Regression (Multiple...).

das mit der Normalverteilung hatte ich in einem anderen Forumeintrag gelesen.
Meine Stichprobe umfasst 120 Beobachtungen.

- was hast Du dabei wo gelesen?
- Bei einem N =120 erübrigen sich Prüfungen auf NV.


Gruß
S.
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