STATA-FORUM.DE

[Hacky86]

Moin,

ich stehe an folgendem Punkt und hätte gerne eine Meinung von euch, welche ökonometrische Modellierung denn die Passende wäre. Ich habe Paneldaten für 180 Länder über 30 Jahre hinweg.

Status Quo:
- 1 abhängige (ordinale) Variabel, welche stetig in einem Intervall zwischen 1 und 8 verteilt ist
- mehrere unabhängige Variablen, manche sind ebenfalls stetig (bis auf 5 Nachkommastellen) in einem Intervall verteilt(aber verschiedene Intervalle), manche sind nach oben offen (z.B. GDP p.c. etc).

Frage:
Welche Modellierung eignet sich dafür am Besten?
Habe bei der UCLA Seite geschaut, da gibt es für mein 'Problem' keinen konkreten Vorschlag, da die ind. Var. ja so unterschiedlich sind. Am ehesten passt wohl:
- Independent Variable: 1 or more interval Ind. Var. and/or 1 or more categorical Ind. Var.
- Dependent Variabel: interval & normal
= multiple regression & analysis of covariance


Hat jemand einen besseren Vorschlag inkl. einem guten Verweis zur Methode?
Ich habe auch etwas von ordered logit/probit gelesen. Allerdings ist mir nicht ganz klar, ob die Methode passend ist. Denn meine abh. Variabel ist zwar ordinal in einem Intervall, jedoch stetig und nicht diskret.

Ich hoffe wirklich, dass jemand schon mal auf soetwas gestoßen ist und mir helfen würde

Vielen Dank!

[daniel]

Wieso stellst Du diese Frage im Unterforum für Paneldaten? Hast Du Paneldaten? Ich frage deshalb, weil die Frage an sich relativ basal klingt, und Panledaten relativ fortgeschrittene Analyseverfahren benötigen.

Denn meine abh. Variabel ist zwar ordinal in einem Intervall, jedoch stetig und nicht diskret.

Wie passt das zusammen? Wie kann eine ordinale Variable stetige Ausprägungen haben? Es wäre evtl. hilfreich mehr "inhaltliches" zu erfahren.

[Hacky86]

Es sind in der Tat Paneldaten, weswegen ich das hier in diesem Unterforum frage.
Gut möglich, dass diese Frage auf viele andere Datenarten zutrifft, aber in meinem Fall sind es Daten für 180 Länder über 30 Jahre hinweg.

Die abhängige Variabel ist ein Index, der zwischen 1 und 8 liegt. Aber es gibt beliebige Unterteilungen dazwischen. Es gibt Länder, die haben sowas wie 2,3446666... und andere 5,4444411... etc.
Es wäre viel einfacher, wenn es lediglich die vollen Werte annehmen würde. Wahrscheinlich ist der Begriff 'stetig' in diesem Fall nicht 100% korrekt, da die Zahlen schon auf bestimmte Nachkommastellen begrenzt sind (nach meinem Verständnis kann ein Intervall problemlos stetig sein oder hast du schon mal versucht jede Dezimalzahl zwischen 1 und 2 aufzuzählen?). Aber im Prinzip haben die 180 Länder in diesem Index eine beliebige Dezimalzahl zwischen 1 und 8 (selbstverständlich haben manche Länder die gleiche Zahl, aber das liegt sicherlich auch häufig daran, dass diese Zahl dann ein Schätzwert ist und/oder gerundet wird). Der Index misst die bürokratische Qualität in dem Land. Ich möchte nun untersuchen, welche Faktoren nun diese Qualität treiben.

Kontext für meine Frage ausreichend?

[daniel]

Meine Frage bezog sich weniger darauf, ob ein Intervall stetig sein kann, sondern wie stetige Ausprägungen mit (nur) ordinalem Skalenniveau möglich sind?

Wenn die Intervalle zwischen den Ausprägungen (annähernd) gleich sind, sind die Daten für mein Verständnis intervallskaliert. In diesem Fall spricht m.E. zunächst nichts gegen ein lineares Modell.

Wenn die Fragestellung kausal ist, würde ich ein lineares fixed-effects Modell vorschlagen. In Stata -xtreg- mit -fe- Option.

Selbstverständlich sollte die Untersuchung mit einer Literaturrecherche zu theoretischen Detrminanten beginnen, nicht mit wildem data mining.

[Hacky86]

Naja, es ist ein künstlicher Index, der auf Basis von irgendwelchen internen Berechnungen der Herausgeber am Ende einen Index zwischen 1 und 8 ausgibt, die Differenzen lassen sich nicht vernünftig interpretieren und sich lediglich der Größe nach ordnen - damit und mit den vorherigen Angaben ist das für mich ein annähernd stetiges und ordinales Intervall.

Die Determinanten sind nicht wahllos, sondern entspringen eben einer Literaturanalyse. Nun ist es aber so, dass die entsprechenden Variablen alle sehr verschieden skaliert sind. Teilweise Intervalle 1-5 und 1-12, manchmal nicht mal Intervalle so wie GDP p.c.

Wären die Intervalle der unabh. Variablen diskret, würde ich daraus ja Dummies machen - eignet sich in diesem Fall eher nicht.

[daniel]

Das Skalenniveau der Prädikatoren spielt für die Auswahl das Analyseverfahren (nahezu) keine Rolle. Jede Art der Regressionsanalyse (linear, binär logistisch,ordinal logistisch, multinomisch, poisson, negativ binomial, etc.) "erlaubt" intervallskalierte oder binär codierte Prädikatoren.

An dieser Stelle kann ich dann auch nicht mehr groß weiterhelfen. Auf Basis der gegebenen Informatione würde ich vermutlich ein lineares FE-Modell wählen.