STATISTIK-FORUM.de

[anna58440!]

Hallo:)
ich bin neu hier und auch leider neu im Umgang mit Regressionsrechnungen
Und zwar ist es so, dass ich in meiner Bachelorarbeit eine Datenbank ausgewertet habe. dabei habe ich den Einfluss den der Familienstand auf die Erwerbstätigkeit von Frauen hat untersucht. dafür habe ich einmal eine OLS Regression durchgeführt und eine fixed effects regression mit festen effekten auf haushalts, jahres und befragungsrunden ebene.
Jetzt habe ich eine Frage wenn es zum auswerten der Ergebnisse kommt, bzw. wie ich Interaktionstrerme richtig interpretiere. ich habe mehrere Dummy Variablen erstellt. einmal female, die für 1 heißt dass ein individuum weiblich ist für 0 mann. married, divorced und other als familienstands dummy variablen und dabei aber die dummy variable single ausgelassen als referenzkategorie und die dummy variablen mid education, low education und high education. no education dabei wieder als referenzkategorie ausgelassen.
jetzt zum hauptteil: um den einfluss den der familienstand auf die erwerbstätigkeit von Frauen hat zu unterscuhen habe ich die interaktionsterme female*married, female*divorced und female*other einbezogen.
wie interpretiere ic jetzt die Ergebnisse? ich habe jetzt schon relativ viel dazu gelesen aber bin mir immer noch unsicher.
1. die referenzkategorie ist doch single Mann oder?
2. zeigen die interaktionsterme die auswirkungen des familienstandes im vergleich zu singel Männern? also z.B female *married der wert davon im vergleich zu eine single mann oder im vergleich zu maried mann oder im vergelich zu single Frau?
3. was ist in dem zusammenhang der Gesamteffekt davon habe ich oft gelesen, indem der wert von married mit dem wert des interaktionsterms addiert wurtde
ich würde mich sehr über eine Antwort freuen
Liebe Grüße

[bele]

Hallo Anna,

herzlich willkommen im Forum.

jetzt zum hauptteil: um den einfluss den der familienstand auf die erwerbstätigkeit von Frauen hat zu unterscuhen habe ich die interaktionsterme female*married, female*divorced und female*other einbezogen.
[...]
1. die referenzkategorie ist doch single Mann oder?

Nehmen wir eine verheiratete Frau an. Die unterscheidet sich von einem single Mann um den Koeffizient für's Frau Sein und um den Koeffizient fürs verheiratet Sein und um den Koeffizient des Interaktionsterms. Wenn Du also wissen willst, wie sich im Modell eine verheiratete Frau von einem single Mann unterscheidet, musst Du alle drei Koeffizienten betrachten und kannst nicht nur den Interaktionsterm allein betrachten.

3. was ist in dem zusammenhang der Gesamteffekt davon habe ich oft gelesen, indem der wert von married mit dem wert des interaktionsterms addiert wurtde

Wie oben geschrieben, müsstest Du in dem Beispiel drei Werte addieren und nicht nur zwei. In den Studien die Du gelesen hast mag das anders gewesen sein.

Ich schlage vor, dass Du Dir Deine Regressionsgleichung mal für einen unverheirateten Mann, eine verheiratete und eine unverheiratete Frau mal konkret aufschreibst und überlegst, welche Koeffizienten wegfallen, weil der Dummy Null ist. Dann bleibt eine einfache Summe übrig und die Frage nach der Interpretierbarkeit wird viel einfacher.

Liebe Grüße,
Bernhard

[anna58440!]

Hallo Anna,

herzlich willkommen im Forum.
Erstmal vielen dank Für die Schnelle Antwort!!:)

jetzt zum hauptteil: um den einfluss den der familienstand auf die erwerbstätigkeit von Frauen hat zu unterscuhen habe ich die interaktionsterme female*married, female*divorced und female*other einbezogen.
[...]
1. die referenzkategorie ist doch single Mann oder?

Nehmen wir eine verheiratete Frau an. Die unterscheidet sich von einem single Mann um den Koeffizient für's Frau Sein und um den Koeffizient fürs verheiratet Sein und um den Koeffizient des Interaktionsterms. Wenn Du also wissen willst, wie sich im Modell eine verheiratete Frau von einem single Mann unterscheidet, musst Du alle drei Koeffizienten betrachten und kannst nicht nur den Interaktionsterm allein betrachten.

Das heißt, wenn ich jetzt z.B für Female und Married den Wert - 0,441 habe, dann sind ja alle anderen interaktionsterme 0 und ansonsten auch alle anderen familienstandskategorien außer married auch 0. und weil married ohne interaktion ja den einfluss den verheiratet sein auf den Mann hat definiert, vergleiche ich vermutlich dann den interaktionsterm mit verheirateten Männern oder. also könnte ich sagen, dass verheiratete Frauen eine 44 % kleinere Wahrscheinlichkeit haben zu arbeiten als verheiratete Mäner. // Andere Möglichkeit die mir in den Sinn kommen würde dass ich es zu single Frauen vergleiche, da ja Mann auch gleich 0 gesetzt ist und single meine Referenzkategorie ist also dass verheiratete Frauen 44% weniger wahrscheinlich berufstätig sind als single Frauen.

3. was ist in dem zusammenhang der Gesamteffekt davon habe ich oft gelesen, indem der wert von married mit dem wert des interaktionsterms addiert wurtde

Wie oben geschrieben, müsstest Du in dem Beispiel drei Werte addieren und nicht nur zwei. In den Studien die Du gelesen hast mag das anders gewesen sein.

In dem Fall müsste ich dann bspw. den Wert von Frau sein mit dem Wert von verheiratet sein mit dem Ineraktionsterm Frau und verheiratet sein addieren oder?

Ich schlage vor, dass Du Dir Deine Regressionsgleichung mal für einen unverheirateten Mann, eine verheiratete und eine unverheiratete Frau mal konkret aufschreibst und überlegst, welche Koeffizienten wegfallen, weil der Dummy Null ist. Dann bleibt eine einfache Summe übrig und die Frage nach der Interpretierbarkeit wird viel einfacher.
Vielen dank Schonmal für die Antwort:)
Liebe Grüße,
Bernhard

[bele]

Hallo Anna,

Das heißt, wenn ich jetzt z.B für Female und Married den Wert - 0,441 habe

Ich bin nicht sicher, ob ich richtig folge. Sind die Koeffizienten für female und married gleich bis auf die dritte Nachkommastelle? Oder ist das nur der Koeffizient für female mal married und Du hast die anderen beiden gar nicht angegeben?

und weil married ohne interaktion ja den einfluss den verheiratet sein auf den Mann hat definiert, vergleiche ich vermutlich dann den interaktionsterm mit verheirateten Männern oder. also könnte ich sagen, dass verheiratete Frauen eine 44 % kleinere Wahrscheinlichkeit haben zu arbeiten als verheiratete Mäner.

Nein. Der Unterschied zwischen verheirateten Männern und verheirateten Frauen findet sich zum Teil im Koeffizent von female und zum Teil im Interaktionsterm. Du kannst nicht Unterschiede zwischen Männern und Frauen beurteilen ohne den Koeffizient für female zu betrachten.

Zum anderen erweckt das den Eindruck, als hättest Du Prozentwerte in einer OLS Regression vorhergesagt. Das ist nur in Ausnahmesituationen sinnvoll, denn ein OLS-Modell könnte Dir auch ganz leicht eine Situation vorhersagen, in der verheiratete Männer mit Goldfisch zu 120% berufstätig sind. Das ist eine andere Fragestellung, kann ich aber nicht unkommentiert stehen lassen.

da ja Mann auch gleich 0 gesetzt ist und single meine Referenzkategorie ist

Was meinst Du, wenn Du sagst "Mann ist gleich Null gesetzt"? Hast Du eine Variable "male" im Modell??

LG,
Bernhard

[bele]

Es gibt erhebliche inhaltliche Überschneidungen von diesem Thread hier mit diesen: regressionanalyse-f11/interaktionsterm-und-dummy-variablen-t14902.html

Ich schlage vor, dass wir das gemeinsam in dem anderen Thread diskutieren und keine Parallelthreads haben.

@PonderStibbons: Kannst/Willst Du vielleicht diesen Thread sperren?

LG,
Bernhard