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[Pusteblume]

Hallo zusammen,

ich möchten gerne aus einem vergangenen Experiment den Einfluss von bedingungslosem Grundeinkommen auf das subjektive Wohlbefinden überprüfen.

Man hat dabei mehrere support levels für das bedingungslose Grundeinkommen definiert: $3,800, $4,800 und $5,800 und jede dieser support levels noch mit einer tax rate versehen, um dem Prinzip einer negativen Einkommenssteuer gerecht zu werden, der nach man bei einem Gehalt, dass das support level übersteigt, eine gewissen Einkommensversteuerung hat. Man hat sich an dieser Stelle für 35%, 50% und 75% Einkommenssteuer entschieden.

Dabei hat das Treatment, bedingungsloses Grundeinkommen, folgende Ausprägungen:

Value:
1= Support Level: $3,800 & Einkommenssteuer: 35%
2= Support Level: $4,800 & Einkommenssteuer: 35%
3= Support Level: $3,800 & Einkommenssteuer: 50%
4= Support Level: $4,800 & Einkommenssteuer: 50%
5= Support Level: $5,800 & Einkommenssteuer: 50%
6= Support Level: $3,800 & Einkommenssteuer: 75%
7= Support Level: $4,800 & Einkommenssteuer: 75%
8= Support Level: $5,800 & Einkommenssteuer: 75%
9= Control Group

Nun interessiert mich diese Einkommenssteuer eher weniger, weshalb ich gerne nur den Effekt der support levels auf das subjektive Wohlbefinden untersuchen möchte. Daher möchte ich die Teilstichproben unter den verschiedenen Treatments gerne zusammenfassen, indem ich Value 1,3 und 6 zusammenpacke, sodass ich nur noch das treatment $3,800 untersuche, dann 2,4 und 7 zusammenpacken, sodass ich nur noch $4,800 habe und dann nochmal 5 und 8, sodass man nur noch $5,800 hat. Und natürlich bleibt noch die Kontrollgruppe.
Mein Professor hatte mich jedoch darauf hingewiesen, dass ich dabei schauen müsste, ob es dann pro Teilstichprobe nach support level genügend Variation gibt, beziehungsweise ob die Gruppen untereinander genügend Ähnlichkeit miteinander haben. Ihr merkt vermutlich an dem, was ich schreibe, dass ich selbst wenig durchblicke, was er damit meint. Im Endeffekt möchte ich gerne wissen, ob man die Gruppen zusammenpacken kann, um dann auf der Grundlage meine Analyse durchführen zu können. Neben den genannten Variablen spielen auch noch Alter, Geschlecht, Einkommen, Marital Status, Parenthood, Unemployment Status und Income der Teilnehmer eine wesentliche Rolle, mit denen ich den Einfluss von Grundeinkommen auf subjektives Wohlbefinden kontrollieren möchte (Interaktionseffekte zwischen bedingungslosem Grundeinkommen für Einfluss auf subjektives Wohlbefinden untersuchen) welche sicherlich herangezogen werden könnten, um eben diese Gemeinsamkeiten/Unterschiede oder Varianz zwischen den Stichproben nach support levels feststellen zu können oder?

Kann mir jemand sagen, mit welcher Methode ich diesen Vergleich der Merkmale der Teilstichproben vornehmen kann, um zu überprüfen, ob ich die überhaupt zusammenpacken, bzw. miteinander vergleichen darf? Und muss hier auch die Kontrollgruppe berücksichtigt werden in diesem Vergleich?

Ich hoffe, ich konnte mich verständlich ausdrücken.

Herzlichen Dank im Vorfeld für eure Antworten, ich freue mich schon sehr darauf

[PonderStibbons]

"ob es dann pro Teilstichprobe nach support level genügend Variation gibt, beziehungsweise ob die Gruppen untereinander genügend Ähnlichkeit miteinander haben" verstehe ich eingestandenermaßen keider nicht.

Warum möchtest Du denn die Gruppen zusammenfassen? Mit eine multiplen Regression oder einer (Ko-)Varianzanalyse
kannst Du den Haupteffekt von Support level doch ohne weiteres ermitteln.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Pusteblume]

Vielen Dank für Deine Nachricht, PonderStibbons!

Die Gruppen möchte ich zusammenfassen, um eben diese tax rate Geschichte ignorieren zu können, dazu gibt es bisher m.E. nach wenig theoretische Grundlage, bzw. haben mein Prof und ich besprochen, dass ich die support levels fokussiere und die tax rates außen vor lasse. Daher vermutete ich eigentlich, dass ich die verschiedenen Values der support levels zusammenpacken muss/kann?

Der unverständliche Part wird vielleicht deutlicher, wenn ich noch eine wichtige Information hinzugebe, verzeih bitte meine Unbedachtheit:

Das sample wurde nach dem complex optimum allocation Modell nach Conlisk-Watts stratifiziert. Demnach haben die Verantwortlichen des Experiments aus Kostengründen und politisch spezifischem Interesse 18 experimentelle Zellen kreiert, "by a variety of family composition/type as well as a variety of “normal” incomes of the reporting units" ("normal income" orientiert sich an Einkommensspannen, die vorab anhand der erhobenen Einkommen der Teilnehmer kreiert wurden). Diese 18 “family type by income level” cells in Kombination mit den oben genannten support levels, ergeben letztlich 162 verschiedene Zellen, denen die Teilnehmer zugeordnet werden konnten, bzw. wurden. Sie haben da natürlich versucht eine gleichmäßige Verteilung zu erzeugen, es wurde aber auch angemerkt, dass jeder dieser "decisive factors (family type and normal income) might interact with the experimental variables of the specific treatment themselves, wherefore each treatment condition is in need of an even distribution of sufficient reporting units of each family composition and normal income level, although sample sizes in the experiment varied widely and irregularly".

Das Experiment selbst rät letztlich davon ab die einzelnen support levels in kombination mit den taxes zu testen, sondern einfach nur zwischen treatment und nicht treatment zu unterscheiden, wobei natürlich ein wesentlicher Informationsverlust stattfinden würde. An der Stelle meinte auch der Prof, dass es ja schön sei, dass jemand behauptet man könne die nicht detailiert vergleichen, aber man könnte sich die Gruppen einmal nach Unterschieden oder Ähnlichkeiten anschauen und dann zumindest support levels in Betracht ziehen.

Daher aber auch meine Frage, wie ich nun doch untersuchen kann, ob die 3 Stichprobenteile nach support levels sich hinsichtlich ihrer Merkmale ähneln, sodass man die Höhen dennoch einbeziehen kann?

Ich hoffe, Du verstehst mich. Ansonsten bin ich sehr offen für Feedback mich irgendwo besser ausdrücken und verständlich machen zu müssen.

P.S.: Anbei noch eine Übersicht dieser Verteilung, um es hoffentlich besser zu verdeutlichen.

[Pusteblume]

Leider bekomme ich angezeigt "Das Kontingent für Dateianhänge ist bereits vollständig ausgenutzt.", sodass ich die Übersicht nicht hochladen kann.

[PonderStibbons]

Die Gruppen möchte ich zusammenfassen, um eben diese tax rate Geschichte ignorieren zu können

Ich verstehe es Leider immer noch nicht. Wenn Du Zufriedenheit durch die
Faktoren support level und tax rate vorhersagst, dann erhälst Du einen
Haupteffekt von support level über die Stufen von tax rate hinweg. Wieso
also umständliche und möglicherweise die Ergebnisse verzerrende
Zusammenfassungen von Gruppen, wenn man einfach die Ergebnisse der
multitplen Regression bzw. AN(C)OVA verwenden kann.

Natürlich kann es sein, dass die Feinheiten des Untersuchungsdesigns
auf Basis der Spezifika des theoretischen Ansatzes so sind, dass meine
Überlegung fehlgeht.

Was das Zusammenfassen von Gruppen angeht, vielleicht geht es um
Intraclass Correlation Überlegungen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons