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[statistica]

Hallo,

ich habe als abhängige Variable das logarithmierte Einkommen und als unabhängige Variablen zwei Dummy-Variablen: Promotion ja/nein und Mann ja/nein. Dazu kommt noch eine Interaktionsvariable aus Promotion und Mann.

Die Koeffizienten haben folgende Werte:
Promotion 0,662
Mann 0,163
Promotion*Mann -0,120

Leider weiß ich nicht genau, wie der Interaktionseffekt zu interpretieren ist.

Die Haupteffekte: Promovierte haben ein um 66 Prozent höheres Einkommen als Nicht-Promovierte. Männer haben ein um 16 Prozent höheres Einkommen als Frauen.

Interaktionseffekt:
Promovierte Männer verdienen etwa 70 Prozent (66 + 16 - 12) mehr als nicht-promovierte Frauen?
Promovierte Männer verdienen etwa 4 Prozent (16 - 12) mehr als promovierte Frauen?
Bei promovierten Männern sinkt das Einkommen um 12 Prozent? (im Gegensatz zu?)
Ganz anders?

Ich stehe auf dem Schlauch und bin inzwischen so verwirrt, dass ich alleine nicht mehr runterfinde. Hilfe, bitte!

Danke!

[daniel]

regressionanalyse-f11/interpretation-interaktion-moderierte-regression-t2455.html

[statistica]

Hmps. Danke!

Ich versuch's nochmal:
1. promovierte Frauen verdienen 66 Prozent mehr als nicht-promovierte Frauen.
2. nicht-promovierte Männer verdienen 16 Prozent mehr als nicht-promovierte Frauen.

3. promovierte Männer verdienen 54 Prozent mehr als nicht-promovierte Männer?
4. promovierte Männer verdienen 4 Prozent mehr als promovierte Frauen?

Folgerung: der Promotionseffekt auf das Einkommen ist bei Männern nicht so stark ausgeprägt wie bei Frauen. Der Geschlechtereffekt auf das Einkommen ist bei Promovierten nicht so stark ausgeprägt wie bei Nicht-Promovierten.

Oder ist das jetzt komplett falsch?

[daniel]

Vom Grundverständnis korrekt, aber Vorischt bei Daumenregeln! Diese prozentuale Interpretation mag in etwa hinkommen, wenn die Koeffizieten klein sind, aber ab spätestens 0,3 wäre ich da zurückhaltend.

Beispiel

2. nicht-promovierte Männer verdienen 16 Prozent mehr als nicht-promovierte Frauen.

eher 17 Prozent, da . Nun wollen wir nicht um einen Prozentpunkt streiten, aber die Aussage

1. promovierte Frauen verdienen 66 Prozent mehr als nicht-promovierte Frauen.

stimmt mitnichten, da . Hier unterschlägst Du bereits knapp 30 Prozentpunkte.

Vorhersagen aus solchen Modellen sind relativ komplex, was die wenigsten wissen (vgl: http://blog.stata.com/2011/08/22/use-po ... -a-friend/)

[statistica]

Hm, okay. Also kann ich ohne Umrechnung mehr oder weniger nur die Richtung interpretieren (à la "bei Männern hat eine Promotion im Vergleich zur Nicht-Promotion einen schwächeren Effekt als bei Frauen")? Und für tatsächliche Prozentangaben dann immer über die Berechnung mit exp?

Also:

1. promovierte Frauen verdienen etwa 93 Prozent mehr als nicht-promovierte Frauen.
2. nicht-promovierte Männer verdienen 17 Prozent mehr als nicht-promovierte Frauen.

3. promovierte Männer verdienen 72 Prozent mehr als nicht-promovierte Männer? (da exp(0,66 - 0,12) = 1,72)
4. promovierte Männer verdienen 4 Prozent mehr als promovierte Frauen? (exp(0,16 - 0,12) = 1,04)

Die Folgerungen bleiben gleich.

Richtig?

Danke für den Link, ich werde das im Kopf behalten.

[daniel]

kann ich ohne Umrechnung mehr oder weniger nur die Richtung interpretieren [...]
Und für tatsächliche Prozentangaben dann immer über die Berechnung mit exp?

Im Grunde ja. Aber Du siehst ja, dass die Abweichungen bei kleinen Koeffizienten sehr gering sind (bsp. 4 Prozent).

Die Folgerungen bleiben gleich.

Richtig?

Vermutlich ja. In den Sozialwissenschaftehn geht es ja immer irgendwie darum, einen gesunden Mittelweg zwischen lediglich der Angabe der Richtung eines Effektes einerseits, und der Überinterpretation auf drei Nachkommastelellen andererseits zu finden.