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[martinhollas]

Hallo,

im Rahme einer Längsschnittanalyse zu meiner Masterarbeit bin ich auf folgendes Problem gestoßen:

ich rechne mit einem Fixed effects Modell : ln(y) = b0 +b1(ln)x

die Logarithmische transformation habe ich aufgrund der rechtsschiefe der daten vorgenommen

aus der Theorie abgeleitet würde ich gerne einen zusätzlichen quadratischen Term mit in das Modell aufnehmen : ln(y) = b0 +b1(ln)x + b2(ln)x^2

Meine FRAGE dabei ist:wie nehme ich bei log log Modellen quadratische Terme mit auf?

Kann ich die vorher quadrierte x-Variable einfach logarithmieren bzw. wie muss ich den quadratischen Term mit in das Modell aufnehmen?

Wäre super wenn jemand helfen könnte...

MFG

[strukturmarionette]

Hi,

- N?

die Logarithmische transformation habe ich aufgrund der rechtsschiefe der daten vorgenommen

- Warum?

quadratischen Term mit in das Modell aufnehmen?

- ?

Gruß
S.

[martinhollas]

Hi,

1.das sample ist n = 100 und t = 53 (ein Jahr auf Wochenebene)

2. es geht um einen degressiven Effekt der unabhängigen Variable Kontakte mit einem stimulus auf die abhängige Variable Verhalten: mit zunehmender Kontakthäufigkeit nimmt die effektgröße ab = linearer term (pos.) + quadratischer term (negativ)

gruß

[PonderStibbons]

Und warum und wozu hast Du dann beide logarithmiert? Gibt es dafür einen Grund in der Theorie, oder im Wesen der Variablen?

Mit freunbdlichen Grüßen

PonderStibbons

[martinhollas]

Logarithmiert habe ich sowohl av als uven, weil sie sehr rechtsschief verteilt sind, um einer normalverteilung der residuen näher zu kommen

[PonderStibbons]

Das ist für inferenzstatistische Tests manchmal sinnvoll bei n < 30 , ansonsten ohne inhaltlichen Grund nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

- was und wie wird als AV 53mal per anno gemessen?

Gruß
S.

[martinhollas]

Reaktionen Auf Posts von professionellen Seiten bei Facebook, kumuliert auf Wochenebene pro Seite (53 Wochen = 1 Jahr)


MFG

[strukturmarionette]

Versteh ich nicht?
Professionelles gibt es bei fazebuck nicht.