STATISTIK-FORUM.de

[MiniC]

Hallo,

ich möchte Daten über eine Regressionsanalyse auswerten, bei denen es sich um ein unbalanciertes Panel handelt. Maximal ist eine Untersuchungseinheit in drei aufeinander folgenden Jahren vertreten. Andere Untersichungseinheiten sind einmal oder zweimal vertreten. Auf Effekte im Zeitablauf kommt es mir dabei eigentlich nicht an. Ist es unbedingt erforderlich eine Panelanalyse durchzuführen oder ist es genauso möglich die Daten gepoolt auszuwerten? Kann das Pooling Probleme auslösen?

Vielen Dank im Voraus!

[daniel]

Kann das Pooling Probleme auslösen?

Ja. Viel mehr lässt sich m.E. im Rahmen eines Forums kaum sinnvoll schreiben. Dafür gibt es aber Einführungsliteratur in Panelanalyse.

Ist es unbedingt erforderlich eine Panelanalyse durchzuführen oder ist es genauso möglich die Daten gepoolt auszuwerten?

"Genauso" wie Panelmodelle werden die Ergebnisse einer gepoolten Analyse i.d.R. nicht sein.

Wenn Du der Ansicht bist die Annahmen der normalen OLS Regression für Querschnittdaten sind erfüllt, kannst Du aber in der Tat ein gepooltes Modell schätzen. Nahezu sicher verletzt ist die Annahme der Unabhägnigkeit der Fehler, da Jahre in Individuen gepoolt, die Daten also geclustert sind. Das musst Du bei der Schätzung berücksichtigen, falls Du inferenzstatisitsche Auswertungen machen willst.

[MiniC]

Vielen Dank für Deine Antwort.

Nahezu sicher verletzt ist die Annahme der Unabhägnigkeit der Fehler, da Jahre in Individuen gepoolt, die Daten also geclustert sind. Das musst Du bei der Schätzung berücksichtigen, falls Du inferenzstatisitsche Auswertungen machen willst.

Wie kann ich denn das berücksichtigen? Gibt es da bestimmte robuste Schätzer für Standardfehler?

Lieben Dank und Grüße!

[daniel]

Ja, google einfach mal nach "cluster robust standrad errors". Die Umsetzung kann je nach Statistiksoftware relativ aufwändig (z.B. SPSS) oder auch sehr einfach (z.B. Stata) sein.

[Druss]

Hallo,

könnte man in einem solchen Fall nicht ein gemischtes Modell schätzen?

Ich glaube den Zeiteffekt für die jeweiligen Individuuen zu modellieren, wenn nur ein oder zwei Beobachtungszeitpunkte vorliegen, könnte sich als schwer heraustellen. Ansonsten könnte man bei mehreren Beobachtungszeitpunkten doch ein AR(p)-Prozess als RE mit in das Modell aufnehmen (bzw. je nachdem auf das was Korrelogramm hindeutet).

Grüße
Druss

[MiniC]

Danke für die Vorschläge. Nach dem Vorschlag von Druss würde ich dann die abhängige Variable zeitverzögert in das Modell mit aufnehmen?!

Grüße
MiniC

[Druss]

Hallo,

das wär meine Idee. Betrachte mal die jeweiligen Korrelogramme und erforsche was die einzelnen Koeffizienten vom ACF bzw. PACF verlangen. Oft reicht ein AR(1)-Prozess schon aus um den Zeiteffekt adäquat zu erfassen. Im Kontext der gemischten Modellierung hast du nun noch die Möglichkeit dieses Effekt als RE zu modellieren.

PS: Du musst jedoch die Anzahl der verfügbaren Beobachtungen pro Individuum im Auge berhalten!
Grüße

[MiniC]

Vielen Dank! Werde mir die Korrelogramme anschauen, aber zuvor noch ein wenig Fachwissen aneignen.

Viele Grüße

[Druss]

Falls du noch Fragen entstehen (bzgl Zeitreihenanalyse kannst mich gern nochmal anschreiben)

mfg