Verhältnis Kontrollvariable/unabhängige Variable

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Verhältnis Kontrollvariable/unabhängige Variable

Beitragvon sersbua » Do 18. Aug 2016, 11:00

Hallo liebes Forum,

ich bin absoluter Statistik-Noob. Ich schreibe gerade meine Seminararbeit und wir müssen in dieser auch die statistischen Modelle beschreiben/kritisieren :lol:

Ich habe hier in einem Paper eine Regression (OLS), in der eine benutzte Kontrollvariable zusätzlich verpackt ist in der unabhängigen Variable. Meine Frage ist, inwiefern ist das sinnvoll, ist das richtig so oder hat das irgendwelche Konsequenzen? Ich dachte mir, da die Kontrollvariable einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable hat und wenn diese auch "verwurschtelt" ist in der abhängigen, dann ist die Aussagekraft dieser doch eigentlich geringer?

Regressionsgleichung:


Die unabhängige Variable CONSV wird gebildet aus dem C_SCORE in dem dieser standardisiert wird zwischen 0 und 1:

CONSV:


Also hier ist in CONSV die Variable . Also beeinflusst diese (Market-to-book) die Variable CONSV aber eben auch die abhängige Variable LAUDIT.

Ich hoffe ich konnte das Problem verständlich darstellen und freue mich über jeglichen INPUT

Grüße
sersbua
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Re: Verhältnis Kontrollvariable/unabhängige Variable

Beitragvon DHA3000 » Mo 22. Aug 2016, 23:44

sersbua hat geschrieben:Ich hoffe ich konnte das Problem verständlich darstellen und freue mich über jeglichen INPUT


Nein. Ist INPUT auch eine Variable? :evil:
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Re: Verhältnis Kontrollvariable/unabhängige Variable

Beitragvon bele » Mi 24. Aug 2016, 10:07

Sind "verpacken" und "verwurscheln" definierte Methoden? Ich kenne mich in SPSS nicht aus und weiß nicht, ob es da gleichnamige Funktionen gibt. Stelle anerkennend fest, dass hier viele griechische Buchstaben Verwendung finden.

Eine Variable LAUDIT hängt also irgendwie mit einer Variable CONSV zusammen. CONSV wird gebildet aus einem C-Score, gleichzeitig fließt in die Berechnung von C_Score CONSV ein. Da gibt es einen Kreisprozess, der entweder durch zeitliche Abhängigkeiten aufgelöst wird oder nicht.

Frage ist, ob das ein Problem ist für eine Regression, von der wir nicht wissen, warum sie berechnet wird und wie sie interpretiert wird.

Ich stimme DHA3000 zu: Nein, Problem ist auch für mich nicht verständlich dargestellt.

LG,
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