Transformation Teststatistiken - Stouffer Methode

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

Transformation Teststatistiken - Stouffer Methode

Beitragvon iCanMakeCake » Mo 14. Mai 2018, 15:55

Hallo zusammen!

Ich befinde mich gerade an der Bearbeitung meiner Masterarbeit.

Diese ist eine Meta-Analyse bei der ich alle Studien heraussuchen soll, die sich mit der Erklärung einer bestimmten abhängigen ökonometrischen Variable beschäftigen. Die Meta-Analyse soll anhand der s.g. Stouffer-Methode durchgeführt werden. Hierfür transformiert man die p-values der einzelnen Regressionsvariablen in z-scores und summiert diese auf. Anschließend teilt man diesen Wert durch die Wurzel der Anzahl der gemachten Regressionen.

Für die Umrechnung von p-values in z-scores ergeben sich keine Schwierigkeiten - das Problem tritt vielmehr dann auf wenn andere Teststatistiken benutzt werden (wie z.B. Robust Standard Error oder t-statistics).

Lassen sich diese Teststatistiken irgendwie in p-values umwandeln - oder gar direkt in z-scores?

Vielen Dank im voraus für Eure Hilfe!
iCanMakeCake
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Re: Transformation Teststatistiken - Stouffer Methode

Beitragvon iCanMakeCake » Mi 16. Mai 2018, 09:58

Die Fragen haben sich zum Teil lösen lassen.

Der Standardfehler lässt sich als Divisor mit dem Koeffizienten in den korrespondierenden t-stat value umrechnen.
Der t-value ist mit diesem Tool in den p-value überführbar (http://vassarstats.net/tabs_t.html). Wüsste jemand welche Formel dahinter steckt?

Ich hätte jedoch noch eine weitere Frage: die ausgewiesenen Signifikanzen der p-values sind in den Regressionstabelle als "two-tailed" ausgewiesen.
Wie erhalte ich nun den richtigen z-score? Kann ich den Befehl NORM.S.INV(1-p/2), mit p für die Werte innerhalb der Regressionstabelle, nutzen? Oder kann ich mir das durch Zwei teilen sparen, weil die p-values womöglich schon in der two-tailed-Form ausgewiesen sind?


Vielen Dank im voraus!
iCanMakeCake
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