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[Svenia]

Hallo allerseits,

ich möchte testen, ob zwischen meinen unabhängigen Variablen Multikollinearität vorliegt und wende deshalb den VIF in Stata an.
(Da die Antwortrate im Stata-Forum nicht so hoch ist, schreibe ich bewusst hier rein. Außerdem braucht man für die Beantwortung der eigentlichen Frage wahrscheinlich nicht unbedingt Stata-Kenntnisse).

Meine UV´s sind:
-Geschlecht (m/w)
-Einkommen (bis 5000€, 5000-15000, 15000-30000, größer 30000)
-Abschluss (u.a. Abitur, Bachelor, Master, PhD)
-Beruf (u.a. Beamter, Rentner, ohne Anstellung)
Da die UV´s bei einer Regressionsanalyse nicht nominal/ordinal sein dürfen, kennzeichne ich sie als nicht-metrisch, sodass ich in Stata folgendes Regressionsmodell eingebe:
reg "abhängige Variable" i.Geschlecht i.Einkommen i.Abschluss i.Beruf

Wenn ich jetzt den VIF anwende, erhalte ich eine folgende Tabelle:

Variable | VIF

Geschlecht | 1.12

Einkommen:
5000-15000 | 1.29
15000-30000 | 1.24
größer 30000 | 1.06

Abschluss:
Bachelor | 8.81
Master | 12.88
usw.

Wenn ich jetzt den Abschnitt Einkommen betrachte, so weiß ich doch nur, wie die verschiedenen Einkommensstufen untereinander zusammenhängen, oder? Deute ich das richtig?
Aber das will ich ja eigentlich gar nicht, sondern ich will ja wissen, ob zwischen Einkommen als Ganzes und Geschlecht/Abschluss/Einkommen Multikollinearität herrscht. Geht das bei meinen UV´s evtl. nicht?

Vielen Dank schon einmal für eure Hilfe!!
Liebe Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

Da die UV´s bei einer Regressionsanalyse nicht nominal/ordinal sein dürfen,

- wer /was lehrt so etwas?

Gruß
S.

[Svenia]

Die UV´s müssen entweder metrisch oder halt Dummy-Variablen sein.. In meinem Fall werden sie durch das Hinzufügen von "i." als Dummy-Variblen betrachtet.

[strukturmarionette]

Ne.
Wer /was lehrt sowas?

[bele]

Hallo Svenia,

das ist jetzt sicher nicht die optimale Antwort eines Profi-Statistikers, aber hast Du einfach mal eine Spearman-Korrelation gerechnet, ob die Prädiktoren relevant miteinander korrellieren?

Die andere Frage ist, was Dich überhaupt an Multikollinearität denken lässt. Sind es die großen Standardfehler Deiner Koeffizienten, oder was ist es?

Im Übrigen hast Du natürlich Recht, dass man in aller Regel nicht-metrische Prädiktoren als Dummyvariablen codiert.

LG,
Bernhard