STATA-FORUM.DE

[JanP]

kann es evtl. sein, dass ich die dummy variable, da es sich um eine dichotome Ausprägung handelt speziell definieren muss?

[daniel]

Wie würde den der andere Weg aussehen. Immerhin geht es hier um mehrere tausend Zahlen die ich in Excel erhalten habe.

Und Du glaubst Stata sei nicht in der Lage mehre tausend Zahlen zu verarbeiten? Ich bin immer wieder überrrascht, was Excel offenbar alles kann, aber Excel ist weder für statisitsche Auswertungen, noch für eine replizierbare Datenaufbereitung die Software der Wahl.

Soll ich das so verstehen, dass du zehn Dummy Variablen für zehn Jahre machen würdest?

Ja. Mittels factor variable notation (help fvvarlist) ist das sehr komfortabel machbar.

Stata weiss doch nicht das die abhängige Variable quasi in zwei unabhängige aufgeteilt wurde.

Verstehe ich nicht.

[JanP]

Zum letzten Punkt:

Ich habe ja ein Panel, betrachte zehn jahre und schaue ob eine best. Ereignis stattgefunden hat oder nicht. Bei der zusätzlichen Dummy-Zeitvariable mache ich ja nichts anderes als die abhängige Variable die ja auch binär kodiert ist daraufhin zu untersuchen ob das Ereignis vor bzw. nach einem bestimmten Stichjahr stattgefunden hat

Bsp

Jahr abh. Variable Dummy Variable (vor 2005)
2002 1 1
2003 0 0
2004 1 1
2005 1 0
2006 0 0

Es gibt natürlich weitere unabhängige variablen.

Ich denke das hier die Fehlerquelle ist. Wobei sich die Frage stellt, warum der das Probit rechnet. Die unterscheiden sich ja hauptsächlich nur wegen der Verteilungsfunktion.

[daniel]

Jahr abh. Variable Dummy Variable (vor 2005)
2002 1 1
2003 0 0
2004 1 1
2005 1 0
2006 0 0

Der Indikator (vor 2005) sollte m.E. bis zum Jahr 2005 immer 1, danach immer 0 sein. Ich bin nicht sicher, was damit sonst getestet wird, aber ziemlich sicher, dass Du etwas anderes testen willst.

[JanP]

und zack war das Problem gelöst. Die Kodierung der Dummy-Variablen war falsch. Mit deinem Hinweis, dass alle bah. Var. bis 2005 1 sein müssen und ab 2005 0 haben den Fehler gelöst. Ich habe das falsch kodiert. Es kommen gute Ergebnisse raus. Deswegen hat das Modell vorher so gesponnen. Ich hatte die unabh. Variable equivalent zur abhängigen Variable kodiert. Ganz blöder Denkfehler. Vielen Dank. Würde mich gerne revanchieren.

Aber eine letzte Frage hätte ich noch. Das Pseudo R2 wird nicht ausgewiesen. Wie kann ich die Modellgüte ablesen?

Ich denke, dann steht auch alles.

Vielen Dank für die Mühen und die Geduld.

[daniel]

http://www.stata.com/support/faqs/stati ... or-probit/

[JanP]

vielen Dank. Hat geklappt.

Jetzt ist doch noch ein Problem aufgetaucht. Wollte den lr fest machen. Habe aber ein unbalanced panel. Jetzt sagt er mir "observations differ: 16166 vs. 19561" und rechnet nicht. Gibt es da ein schnellen Weg?

VG

[daniel]

Bin nicht sicher, ob das wirklich mit dem unbalancierten Panel zusammenhängt.

Aus dem link oben ...

Be careful when obtaining the log likelihood for the constant-only model that you fit the model on the same estimation subsample on which you fitted the full model. Remember, Stata drops observations in which variables have missing values and, in the constant-only model, you are not specifying those variables. Probably the safest thing to do is refit the full model and then fit the constant-only model if e(sample)

[JanP]

Okay! Super. Danke! So funktioniert es! Das Ergebnis scheint logisch!

[JanP]

Hallo Daniel,

ich habe noch eine Frage. Wie kann ich für mein Panel einen T-Test durchführen?

Ich habe zunächst für meine binär kodierte Variable zwei Gruppen gebildet:

sort group

by group summarize unab.Var1 unabh.Var2 ....

dann habe ich den T-test durchgeführt

ttest unabh.var1, by(group)

bekomme auch alle Werte raus.

So: Sie Outreg using Funktion erleichtert ja einem die Prüfung der Signifikanzen. Die spuckt mir aber für jede Variable nur den Signifikanzwert von Group aus, somit für alle Variablen gleich. Wie muss ich vorgehen und den Signifikanzwert für die unabhängigen Variablen in Abhängigkeit von der abhängigen Variablen zu erhalten.

oder muss ich wirklich jeden einzelnen p-Wer nun prüfen.

Eines der Ergebnisse sieht wie folgt aus: Interpretiere ich das richtig das es keine Signifikanz gibt, da p-Werte größer 0,05 und 0,10?