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[nazgul]

Hallo zusammen,

ich versuche jetzt schon einige Zeit eine Variable zu generieren, die mir angibt, welchen Erwerbsstatus der Ehepartner einer betrachteten Person hat.
Mir liegt ein Datensatz vor, in dem die befragten Personen durch eine Personennummer identifiziert sind, es gibt eine Variable für den Erwerbsstatus und eine Variable, die die Personennummer des Partners angibt.
Gibt es eine Möglichkeit, den Erwerbsstatus mit der Personennummer zu verknüpfen? Ich komme da nicht mehr weiter.

Viele Grüße
nazgul

[daniel]

Annhmen: Du hast nur Paare in Deinem Datesatz. <id> sei der Identifikator für jede Person, <ew> sei der Erwerbsstatus und <pid> die <id> des jeweiligen Partners. Für jede <id> gibt es laut Annahme genau eine <pid> und umgekehrt. Beide Variablen haben keine fehlenden Werte.

Code: Alles auswählen

clear all
inp id pid ew
1 3 0
2 4 1
3 1 1
4 2 0
end
l

sa tmp
drop id
ren(pid ew)(id ewp)
mer 1:1 id using tmp ,nogen
erase tmp.dta
l


Nun hast Du für jede Person den Erwerbsstatus des Partners in <ewp>.

Ich bezweifele, dass Dich das weiterbringt, aber aus Deinen Angaben lässt sich nicht schließen, was Du vorhast. Ich würde darauf tippen, dass Du Analysen eigentlich auf Paarebene durchführen willst, also jedes Paar nur einmal im Datensatz vorkommen soll. Dazu wäre es gut, wenn Du bereits eine Identifikationsvariable für Paare hättest. Aber alles weiter ist ohne nähere Informtionen ohnehin nur Spekulation.

[nazgul]

Hallo,

zunächst einmal vielen Dank für die schnelle Antwort. Es war wohl gestern schon zu spät, ich kann meine Angaben selbst nicht nachvollziehen
Daher noch einmal ausführlicher:
In dem Datensatz sind sowohl Männer als auch Frauen enthalten. Grundsätzlich bin ich an den Einflussgrößen für die Erwerbstätigkeit von Frauen interessiert. Als eine mögliche Größe möchte ich den Erwerbsstatus des Partners, sofern ein Partner existiert, untersuchen.
Dazu liegen mir folgende Variablen vor:
id: Indentifikationsnummer
pz: kategoriale Variable, die anzeigt ob Person Partner hat oder nicht
pid: Identifikationsnummer des Partners
ew: Erwerbsstatus der Person

Im Prinzip möchte ich eine Variable "Erwerbsstatus des Partners" (pew) generieren, so dass bei der Betrachtung bspw. der Person 11 auch unmittelbar der Erwerbsstatus des entsprechenden Partners angezeigt wird.
z.B. list id pid ew pew in 11

[daniel]

Ok, dann gehe ich davon aus, dass die Personen ohne Partner fehlende Werte auf der pid Variable haben. Das macht den Ansatz mit -merge- etwas unbequemer. Alternativ schlage ich daher folgenden code vor

Code: Alles auswählen

exapand 2 ,g(tmp)
bys id (tmp) : replace id = pid if (_n == _N)
bys id (tmp) : g pew = ew[2]
keep if !tmp
drop tmp


Anschließend wäre es sinnvoll nur die Frauen zu behalten. Zudem musst Du Dir natürlich überlegen, was Du in Deiner Analyse mit denjenigen machen willst, die keinen Partner und folglich einen fehlenden Wert auf pew haben.

[nazgul]

Vielen Dank, hat geklappt

Genau, die Frauen ohne Partner haben einen fehlenden Wert auf pew. D.h. wenn ich diese Variable in das zu schätzende Modell aufnehme, werden eigtl nur Frauen betrachtet, die einen Partner haben (Beobachtungszahl fällt stark).
Kann ich das irgendwie umgehen, so dass weiterhin alle Frauen betrachtet werden?

[nazgul]

Oder macht es dann mehr Sinn mehrere Analysen durchzuführen?
1. für alle Frauen
2. für alle Frauen mit Partner
3. z.B. nur noch für alle Mütter

[daniel]

Um alle Fälle zu berücksichtigen kannst Du dem Erwerbsstatus des Partners noch eine Kategorie "kein Partner" zufügen und so alle Fälle behalten. Dieses sogn. Dummy-Variable Adjustment ist allerdings umstritten (Allison 2002: 9ff, beachte dabei Fussnote 4).

Dabei unterstellst Du, dass alle weiteren Parameter im Modell für Frauen mit und ohne Partner gleich sind. Ob diese Annahme gerechtfertigt ist, ist fraglich. Mit getrennten Modellen umgehst Du dieses Problem. Sollten sich in den getrennten Modellen keine Unterschiede zwischen den Koeffizienten zeigen, kannst Du auch ein Modell schätzen. Weichen wenige Paramter ab, könntest Du überlegen, ob es sinnvoll ist in einem gesamten Modell wenige Interaktionen zu spezifizieren.

Welche Vorgehensweise für Deinen Fall am besten passt musst Du aber schon selbst entscheiden. Ich kenne weder das genaue Forschunginteresse, noch die Theorie, noch die Hypothesen, noch die Fallzahlen.


Literatur

Allison, Paul D. (2002). Missing Data. Thousand Oaks: Sage Publications

[nazgul]

Vielen Dank für die Antworten. Das hat mir sehr geholfen.