Im Allgemeinen geht es um folgendes Thema:
5.1 Erfahrungen aus dem RAND Health Insurance Experiment
Das RAND Health Insurance Experiment ist die bisher umfangreichste Studie zur versicherungsinduzierten
Verhaltensänderung des Patienten. Zwischen 1974 und 1982 versicherte
die Forschergruppe um Joseph Newhouse insgesamt 2.000 US-amerikanische Familien in
unterschiedlichen Tarifen. Ein methodisches Kernstück dieses Forschungsdesigns war die
Zufallszuweisung8
der Tarife, so dass im Gegensatz zu den sonstigen Privatversicherungen
eine Adverse Selection ausgeschlossen werden konnte. (Newhouse 1996: 8)
Die 14 angebotenen Vertragsvarianten lassen sich auf fünf Gruppen verdichten: Einen
Vollversicherungstarif, drei prozentuale Quotentarife mit 25, 50 und 95 Prozent Selbstbeteiligung
sowie einen Mischtarif mit 95-prozentiger Eigenbeteiligung für ambulante und
Vollversicherung für stationäre Leistungen. Die vier Zuzahlungstarife sind jeweils mit einer
einkommensabhängigen Belastungsgrenze versehen, die maximal 1.000 US-Dollar im
Jahr beträgt. (Newhouse 1996: 9).
Ich habe hier eine Regressionsgerade und verschieden Tabellen bekommen, die ihr im Anhang finden werdet.
Ich brauche dringend eure Hilfe. Ich soll micht statistisch mit diesem Thema auseinander setzen. Die KORRELATION und den Kausalen Zusammenhang ausdrücken. Ich hoffe irgendjemand von euch dem das Thema Spaß macht, kann sich einige Minuten Zeit für mich nehmen. Schon alleine bei der Rechnung scheiter ich, weil ich nicht weiss, wie das geht und die Literatur auch nicht besonders hilfreich ist.
KANN MIR BITTE IRGENDJEMAND HELFEN
iCH SEHE DIE BILDER KANN ICH NICHT UPLOADEN: ALSO VERSUCHE ICH ES ZUNÄCHST MIT COPY AND PASTE DAMIT IHR EUCH EIN BILD VON DER SACHE MACHEN KÖNNT.
yi,t = λp + τt + αl,m + εi,t
yi,t (for example, medical expenditure) is used as the dependent
variable, and the explanatory variables are plan, year, and location-by-start-month
fi xed effects. The key coeffi cients of interest are the six plan fi xed effects, λp .
Because, as described earlier, there was an additional randomization of Maximum
Dollar Expenditure limits, the estimated coeffi cients represent the average effect of
each plan, averaging over the different limits that families were assigned to within
the plan. Because plan assignment was only random conditional on location and
start (that is, enrollment) month, we include a full set of location by start month
interactions, αl,m . We also include year fi xed effects, τt , to account for any underlying
time trend in the cost of medical care. Because plans were assigned at the
family rather than individual level, all regression results cluster the standard errors
on the family.
Plans’ Effects on Utilization
Total spending a Inpatient spending Outpatient spending
Constant (Free Care Plan, 0.931 2,170 0.103 827 0.930 1,343
N = 6,840) (0.006) (78) (0.004) (60) (0.006) (35)
25% Coinsurance – 0.079 – 648 – 0.022 –229 – 0.078 – 420
(N = 2,361) (0.015) (152) (0.009) (116) (0.015) (62)
Mixed Coinsurance – 0.053 – 377 – 0.018 21 – 0.053 –398
(N = 1,702) (0.015) (178) (0.009) (141) (0.016) (70)
50% Coinsurance – 0.100 – 535 – 0.031 4 – 0.100 – 539
(N = 1,401) (0.019) (283) (0.009) (265) (0.019) (77)
Individual Deductible – 0.124 – 473 – 0.006 – 67 – 0.125 – 406
(N = 4,175) (0.012) (121) (0.007) (98) (0.012) (52)
95% Coinsurance – 0.170 – 845 – 0.024 –217 – 0.171 –629
(N = 3,724) (0.015) (119) (0.007) (91) (0.016) (50)
p-value: all differences
from Free Care = 0
< 0.0001 < 0.0001 0.0008 0.1540 < 0.0001 < 0.0001
Oh gott so wird es sehr unübersichtlich. Kann ich auch gerne per Mail zukommen lassen.
