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[KathrinS]

Hallo,
ich wende mit meinen Daten das Heckman-Verfahren an, das funktioniert auch soweit gut. Allerdings setzt Heckman eine Standardnormalverteilung der Residuen voraus, um unverzerrte Signifikanztests zu liefern. Ich habe schon den Hinweis auf GLS statt OLS als Alternative für den 2. Schätz-Schritt gefunden. Auch mathematische Herleitungen des Tests auf Normalverteilung und alternativer Schätzverfahren, falls die Annahme der normalverteilten Residuen nicht zutrifft.
Aber wie setze ich das um?
Ich finde nirgends Hinweise darauf, ob oder wie man in R einen Test auf Normalvert. durchführen kann im Rahmen der Heckman-Schätzung, und ebenfalls nichts dazu, wie ich auf GLS umsteigen kann falls die Annahme eben nicht erfüllt ist.

Kann mir dazu vielleicht jemand einen Tipp geben? Wie kann ich damit umgehen? In Anwendungen des Verfahrens schreibt auch keiner davon, ob und wie er die Normalvert. getestet hat. Ich habe mittlerweile den Eindruck, das wird einfach ignoriert, weil andere an der Stelle auch nicht weiterwissen...

Danke schonmal,
Kathrin

[STATWORX]

Hallo,

Du kannst die Residuen eines Modells i.d.R. mit dem Befehl resid() extrahieren.
Wenn Du das Modell z.B. im Objekt "mod" gespeichert hast, speicherst Du die Residuen mit:
residuen <- resid(mod).

NV testest Du z.B. mit dem Shapiro-Wilk-Test: shapiro.test(residuen). Bzgl. der NV-Annahme solltest Du Dir nicht unnötig den Kopf zerbrechen. In größeren Stichproben ist das weitestgehend irrelevant. Wird auch meistens in Papern nicht getestet sondern als gegeben o.ä. vorausgesetzt.

Eine GLS-Schätzung des Modells ist meines Wissens nicht implementiert (ich gehe hier davon aus, dass Du das sampleSelection package verwendest.

VG