Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon staphie » Di 29. Aug 2017, 17:52

Hallo ihr Lieben,

ich sitze gerade an einer Analyse für eine Abschlussarbeit und habe ein wenig Probleme damit, die Ergebnisse richtig zu interpretieren.
Vielleicht kann mir ja hier jemand helfen.

Ich habe als Verfahren eine Least Square Dummy Regression gewählt, d.h. neben den unabhängigen Variablen gibt es auch noch für jeden Merkmalsträger einen Dummy in der Regression.
In den Ergebnissen habe ich nun in einem Modell einen signifikanten Effekt für die unabhängige Variable, die mich vor allem interessiert, herausbekommen. Wenn ich allerdings eine der Kontrollvariablen aus dem Modell entferne, ist auch der Effekt der UV nicht mehr signifikant. In einem anderen Modell habe ich dasselbe quasi umgekehrt: hier bleibt meine UV signifikant, wenn ich die Kontrollvariable entferne. Dafür wird der Effekt der Kontrollvariablen jedoch nicht-signifikant, wenn ich die unabhängige Variable entferne.

Worauf könnte das schließen lassen? Ich kann mir nicht so richtig erklären, dass die Signifikanz offenbar nur in Kombination besteht. Über jeden Hinweis wäre ich dankbar! Und sorry, falls das mega die Anfängerfrage ist ;)

Liebe Grüße
Stephi
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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon strukturmarionette » Di 29. Aug 2017, 19:47

Hi,

- zunächst bitte eine vollständige Stichproben- und vollständige Variablenbeschreibung

Gruß
S.
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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon staphie » Di 29. Aug 2017, 22:22

Hey,

meine abhängige Variable ist politisches Vertrauen.
Unabhängige Variablen sind BIP, Korruption (Index, 1-10), Internetverbreitung (Anteil Internetnutzer an Bevölkerung) und Grad an Demokratie (1-10). Internet und BIP hängen wie beschrieben zusammen.
Die Stichprobe besteht aus 45 Einheiten, wobei die Fälle eigentlich Einheit/Jahr sind. D.h. für jede Variablen gibt es mehrere Messzeitpunkte und die meisten Einheiten kommen mehrmals im Datensatz vor, wodurch sich eine SP Größe von 80 ergibt. Für diese Mehrfachnennungen wird eben mit besagten Dummys kontrolliert.

Hoffe, das reicht?

Liebe Grüße
staphie
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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon PonderStibbons » Di 29. Aug 2017, 22:40

Signifikant/nicht signifikant sind keine informativen Angaben, kann alles von 0,000001 bis 0,049 bzw. von 0,05 bis 0,98 heißen. Anzugeben wären bei solchen Schilderungen eher die Regressionsgewichte, Standardfehler, p-Werte.

Allerdings verwundert, wieso Du ein Problem siehst, dass sich bisweilen was verändert, wenn "Kontrollvariablen" ins Spiel kommen. Deine Kontrollvariablen hast Du doch genau aus diesem Grunde überhaupt erst ins Modell eingeführt.

Die Stichprobe besteht aus 45 Einheiten, wobei die Fälle eigentlich Einheit/Jahr sind. D.h. für jede Variablen gibt es mehrere Messzeitpunkte und die meisten Einheiten kommen mehrmals im Datensatz vor, wodurch sich eine SP Größe von 80 ergibt.

45 Objekte, von denen die meisten mehrfach gemessen wurden, ergeben nur Stichprobengröße n=80? Mehrfach heißt demnach einfach nur: zweimal gemessen?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon strukturmarionette » Di 29. Aug 2017, 23:13

Hi,

meine abhängige Variable ist politisches Vertrauen.

- wie gemessen?
- aus welcher Zielpopulation?

Gruß
S.
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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon staphie » Mi 30. Aug 2017, 10:39

Pardon, Beitrag versehentlich gelöscht. Antwort siehe nachstehend.
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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon PonderStibbons » Mi 30. Aug 2017, 10:52

als signifikant habe ich alles bewertet, was ein p < 0.1 erreicht.

Und die p-Werte haben sich von p=0,099 auf p=0,1 verschoben, ist das der Anlass der Frage?

Ich sehe kein Problem darin, es würde mich eher interessieren, warum die beiden Variablen so zusammenhängen, bzw. was mögliche Erklärungen für eine solche Beobachtung wären.

Dazu müsstest Du eigentlich das Problem präzise und nachvollziehbar schildern, also ob die Regressionskoeffizienten und Standardfehler sich markant verändert haben. Signifikant/nichtsignifikant kann sich auch bei marginalen Veränderungen einstellen, die statistisch und inhaltlich weitgehend bedeutungslos sind.

Wie gesagt, Du hast doch aus gutem Grund "Kontrollvariablen" eingeschlossen. Wenn diese passend ausgewählt sind, muss sich zwangsläufig das Regressionsgewicht des Prädiktors ändern, je nach Sachlage auch so, dass er nicht mehr "statistisch signifikant" ist.

Nein, es sind nicht für alle gleich viele Messpunkte vorhanden. Es gibt für die verschiedenen Einheiten zwischen zwei und vier Messpunkten, wobei Einheiten mit nur zwei Messungen nur einmal im Datensatz vorkommen mit Variablen für t0, t-1 usw.

Wenn es 45 Einheiten sind und fast alle drei oder vier Messungen haben, ist n=80 nicht möglich.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon staphie » Mi 30. Aug 2017, 12:01

Ok also:
In dem ersten Modell ergibt sich für Internet ein Koeffizient von .316 (SF =.19, p= 0.09), für BIP= -.785, (SF =.5, nicht signifikant).
Im zweiten ohne BIP dann für Internet .118 (SF= .137, p = .394).

Die Zahl von n = 80 ergibt sich, da manche Einheiten nur einmal vorkommen und manche dafür zwei oder dreimal.
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Re: Veränderungen Signifikanz je nach Hinzunahme von UV

Beitragvon PonderStibbons » Mi 30. Aug 2017, 12:05

Könnte eventuell ein => Suppressor-Effekt sein.

Mit freundlichen Grüßen

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