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Hallo liebe Stata-User,

Bei meiner Forschungsarbeit nutze ich eine ordinal skalierte abhängige Variable, die (von 1 bis 5) ein Level von Zustimmung wiederspiegel. Ich habe ein Sample von ungefähr 300 Personen bei denen zwischen 2 Haupt-Treatments (es geht um die Formulierung der Fragestellungen) und 2 Neben-Treatments (Zusätzliche Information gegeben oder nicht) unterschieden werden kann. Außerdem wurden eine Reihe von Kontrollvariablen erhoben um zu überprüfen, ob diese in den Unterschiedlichen Treatments mehr oder weniger signifikant sind.

Nun möchte ich neben möglicher Interaktionen der 4 Treatments, auch Interaktionen mit den Kontrollvariablen untersuchen z.B.:

DV = Treatment1##Treatment2 Treatment1##Kontroll1

Frage: Lässt sich das noch sinnvoll interpretieren? Oder wäre es besser für jede Interaktion eine neues Modell zu spezifizieren?

In meinen Daten gibt es leider ein paar Probleme:
Die Parrallel Odds assumption ist verletzt in manchen fällen, weswegen ein gologit2 mit autofit genommen wurde.
Da dieser Befehl nicht mit Interaktionen arbeiten kann, habe ich diese mit xi: eingebunden. Wenn man nun Interaktionen einbaut, und diese führ jede Schätzung variieren, ist es dann nicht doch vielleicht sinnvoller ein normales ologit zu schätzen und sozusagen einen "Mittelwert" Koeffizienten zu untersuchen (und dabei parallel odds zu vernachlässigen)?

Hätte da jemand einen genialen Einfall zu?

Beste Grüße,

Manuel