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[clara19]

Hallo zusammen,

ich möchte untersuchen, welchen Einfluss eine Variable (mit mehreren Beobachtungen) auf eine andere Variable (mit nur einer Beobachtung) ausübt.

Ein konkretes Beispiel: Ich kenne den Preis von einem Gut (abhängige Variable) für 10 aufeinander folgende Jahre und möchte untersuchen wie die Nachfrage einer Anzahl von Unternehmen (unabhängige Variable) den Preis beeinflusst.

Leider kenne ich die Nachfrage von den Unternehmen für nur einen bestimmten Tag im Jahr. D. h. ich habe sehr viele Beobachtungen der Variable "Nachfrage von Unternehmen", aber nur eine Beobachtung der Variable " Preis des Gutes", weil mir die Beobachtungen der Variable " Nachfrage" für nur einen Tag im Jahr bekannt sind.

Ich könnte eine Variable bilden aus der Summe der gesamten Nachfrage der Unternehmen. Somit hätte ich nur zwei Variablen mit jeweils 10 Beobachtungen. Für eine empirische Analyse wären das zu wenige Daten. Da ich für jedes Jahr einmalig viele Beobachtungen der Variable " Nachfrage" habe, die sich von Jahr zu Jahr enden, wollte ich dieses Verhalten untersuchen bzw. dessen Einfluss auf den Preis des Gutes.

Mir fällt leider kein statistisches Verfahren ein, die die Besonderheiten meines Datensatzes Rechnung trägt Hättet ihr vielleicht einige Vorschläge??
Zu den Unternehmen für die ich die Nachfrage kenne, sind mir auch andere Informationen bekannt, wie z.B. Sektor, Umsatz, etc, die ich auch gerne für die Analyse nutzen könnte.

Ich freue mich auf Ihre Hinweise und bedanke mich im Voraus

[PonderStibbons]

ich möchte untersuchen, welchen Einfluss eine Variable (mit mehreren Beobachtungen) auf eine andere Variable (mit nur einer Beobachtung) ausübt.
Ein konkretes Beispiel: Ich kenne den Preis von einem Gut (abhängige Variable) für 10 aufeinander folgende Jahre und möchte untersuchen wie die Nachfrage einer Anzahl von Unternehmen (unabhängige Variable) den Preis beeinflusst.

"Einfluss " und "beeinflusst" ist eine sehr hoher Anspruch. Wenn Du keine experimentelle Manipulation der
Nachfrage durchführst und insgesamt auch keine Daten hast, die eine kausale Wirkung stützen, wäre ein
schlichtes "zusammenhängt mit" angemessen. Zum Beispiel könnten Dríttvariablen zugleich Preis und
Nachfrage beeinflussen. Oder der Preis die Nachfrage, nicht umgekehrt.

Ich könnte eine Variable bilden aus der Summe der gesamten Nachfrage der Unternehmen. Somit hätte ich nur zwei Variablen mit jeweils 10 Beobachtungen. Für eine empirische Analyse wären das zu wenige Daten.

Inwiefern? Zumindest eine Korrelationsrechnung geht damit ohne weiteres. Aber warum machst Du keine
Studie, die auf einer aussagekräftigen empirischen Basis beruht?

Mir fällt leider kein statistisches Verfahren ein, die die Besonderheiten meines Datensatzes Rechnung trägt Hättet ihr vielleicht einige Vorschläge??
Zu den Unternehmen für die ich die Nachfrage kenne, sind mir auch andere Informationen bekannt, wie z.B. Sektor, Umsatz, etc, die ich auch gerne für die Analyse nutzen könnte.

Das ändert ja leider alles nichts daran, dass die Stichprobengröße nur n=10 beträgt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons