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[ahundler]

Hallo zusammen!!

Ich habe eine Frage bezüglich des Durbin-Watson-Tests. Ich habe eine Stichprobe von N=1400 und möchte anhand dieses Tests die Residuen auf Autokorrelation überprüfen, weil das meines Wissens bei der Prüfung der Modellannahmen dazugehört, oder?

Ich bin mir dabei nicht so ganz sicher: ich habe nur eine einflussnehmende Variable, und es handelt sich um eine Querschnittsanalyse, es gibt demanch keinen Zeitbezug. Braucht ich diese Prüfung dann überhaupt??

Ich finde auch keine Tabelle, die mir bei einer so hohen Fallzahl und einer unabhängigen Variable Auskunft darüber gibt, ob mein Wert in Ordnung ist ( er liegt so bei 1,8).

Kann mir diesbezüglich jemand einen guten Tipp geben - eventuell auch eine zitierbare Internetquelle? Dafür wäre ich sehr dankbar!!

Ich muss meine Abschlussarbeit bald abgeben und freue mich deswegen über jede zeitnahe Hilfe

[Streuner]

Autokorrelation überprüfen, weil das meines Wissens bei der Prüfung der Modellannahmen dazugehört, oder?

Damit hast du Recht ; die Überprüfung der Autokorrelation beruht auf der Modellannahme, dass deine Fehler unabhängig sind , was im Falle der Autokorrelation verletzt wäre.

Was es mit dem Durbin - Watson Test auf sich hat, kann ich dir leider erst im nächsten Semester sagen, da ich dann erst Ökonometrie hören werde.
Was dir aber ggf jetzt schon weiterhelfen könnte: Es gibt noch mindestens 2 weitere Tests für Autorkorrelation und zwar Box-Pierce- oder Ljung-Box-Test.
Vielleicht passt einer davon besser zu deiner Datensituation.


Mit freundlichen Grüßen,

M.

[daniel]

es handelt sich um eine Querschnittsanalyse, es gibt demanch keinen Zeitbezug. Braucht ich diese Prüfung dann überhaupt??

Meines Erachtens braucht man den Test in Querschnitten nicht. Die einzige Möglichkeit autokorrelierter Fehler in Querschnitten zu haben, besteht bei geclusterten Stichproben (Klumoenstichproben). In diesem Fall kann man sich den Test aber m.E. ebenfalls sparen, und direkt robuste Standardfehler berechnen. Durbin-Watson testet ohnehin nur auf Autokorrelation erster Ordnung. Zudem kann die Teststatistik nicht für alle Werte sinnvoll interpretiert werden.