Ich soll für eine Subgruppen-Analyse 4 Altersklassen bilden und für diese dann Interaktionsterme bilden. In einer vorhergehenden Aufgabe in der man eine Übersicht über die Altersklassen erstellen sollte habe ich folgendes erstellt:
gen altersgruppe = .
replace altersgruppe = 1 if alter <=35 & alter >=26 & befristung == 1 & alter != .
replace altersgruppe = 2 if alter <=45 & alter >=36 & befristung == 1 & alter != .
replace altersgruppe = 3 if alter <=55 & alter >=46 & befristung == 1 & alter != .
replace altersgruppe = 4 if alter <=65 & alter >=56 & befristung == 1 & alter != .
tab altersgruppe, gen(alt)
graph bar alt1 alt2 alt3 alt4, bargap(5) graphregion(color(white))
-> dabei ist "alter" durch eine Sampleeingrenzung auf 26-65 definiert und "befristung" ist eine Dummy Variable, die anzeigt ob eine Person einen befristeten Arbeitsvertrag hat
Über den Interaktionsterm soll ich nun die Frage beantworten: Variiert der Lohneffekt eines befristeten Arbeitsvertrages mit dem Alter der Arbeitnehmer? Sind die Unterschiede signifikant?
meine Eingabe dazu :
reg llohn befristung##ib1.altersgruppe [pweight = gewichte], robust
Ergebnis:
befristung |
1.Ja | 0 (omitted)
|
altersgruppe |
2 | -.1869317 .0700238 -2.67 0.008 -.3244461 -.0494173
3 | -.3681484 .117865 -3.12 0.002 -.5996143 -.1366825
4 | -.3439277 .1680683 -2.05 0.041 -.673984 -.0138713
|
befristung#altersgruppe |
1.Ja#2 | 0 (omitted)
1.Ja#3 | 0 (omitted)
1.Ja#4 | 0 (omitted)
|
mit dem Zusatz:
note: 1.befristung omitted because of collinearity
note: 1.befristung#2.altersgruppe omitted because of collinearity
note: 1.befristung#3.altersgruppe omitted because of collinearity
note: 1.befristung#4.altersgruppe omitted because of collinearity
Ich bin mir sicher, dass die Aufgabe nicht darauf herauslaufen sollte, dass alles den Wert 0 annimmt, aber ich habe ein paar Dinge probiert und dann hat gar nichts mehr geklappt
Wäre schön, wenn mir hier jemand helfen könnte, falls ich relevante infos vergessen habe anzugeben fragen Sie einfach danach
liebe Grüße
Dominik
