STATA-FORUM.DE

[toni]

Hallo zusammen!

Ich habe Interaktioneffekte zwischen einem Dummy (soz. Status der Eltern 0/1 niedrig/hoch) und einer kategorialen Var (Note 1-4, Referenz= 1) berechnet. Inhaltlich entsprechen sie meinen Erwartungen.

Ich habe nur ein Problem/Frage: Sowohl der Interaktionseffekt für soz. Status hoch und Note 4 (also 1 4), als auch der Haupteffekt für die Note 4 soz. Status niedrig (0 4) sind signifikant.
Der Haupteffekt des soz. Status (soz. Status hoch für Note=1) ist NICHT signifikant.

Also so:
Haupteffekt soz. Status Eltern
0
1 nicht sig.
Haupteffekt Note
(1) ref.
2
3
4 sig.
Interaktionseffekt
(1 1) ref.
1 2
1 3
1 4 sig.

Darf ich den Interaktionseffekt nur interpretieren, wenn auch BEIDE Haupteffekte signifikant sind? Oder kann ich einfach den Interaktionseffekt und den entsprechenden Haupteffekt Note interpretieren, wenn der Haupteffekt soz. Status nicht signifiknat ist? Inhaltlich macht es in meinem Fall Sinn, ich weiß nur nicht, ob es statistisch korrekt ist !???

Vielen Dank im Voraus!

[daniel]

Haupteffekte sind hier konditonale Haupteffekte. Wenn die Interaktion statistisch von Null verschieden ist, dann solltest Du sie interpretieren. Bei kateogrialen Variablen kann man allerdings darüber streiten, ob die Interaktion für alle multiplikativen Verknüpgungen zusammen (F-Test, in Stata: -test-) von Null verschieden sein sollte.

[toni]

Vielen Dank!

Eine Frage noch zu deinem letzten Hinweis: Wenn ich also im Anschluss an mein Gesamtmodell inkl. Interaktionseffekte einen Wald Test per -testparm- durchführe, muss ich hier nur die 3 Interaktionsterme berücksichtigen oder diese zusammen mit den konditionalen Haupteffekten. Also: -testparm dummy##ib1.note- oder -testparm dummy#ib1.note-? Die Nullhypothese des Wald-Test kann ich dann wie üblich bis zum p<=0,05-Niveau verwerfen, oder?

[daniel]

Ich würde nur die Wechselwirkung, i.e. die Interaktion (multiplikativen Terme) testen. Ob Du das überhaupt tun musst, ist nicht unbedingt klar. Nach meiner Einschätzung ist das ein ähnliches Thema wie multiples Testen und alpha Korreaktur.