STATA-FORUM.DE

[uiolo]

Also ich möchte schauen, ob sich der Wahlerfolg der AfD bei der BTW 2017 durch die sogenannte CUltural Backlash Theorie erklären lässt. Hiermit ist gemeint, ob die AfD vorwiegend aufgrund der Ablehnung von Einwanderung, Multikulturalismus, gesellschaftlichem Fortschritt oder der Globalisierung gewählt wurde.
Dazu ist meine abhängige Variable q19ba so ausgeprägt, dass Leute, die die AfD gewählt haben eine 1 erhalten und Leute, die eine andere Partei gewählt haben (CDU/CSU, SPD, FDP, Grüne, Linke, sonstige Parteien) eine 0 erhalten. Damit ist die Variable dichotom und ich muss logistische Regressionen machen.
Zur Interaktion: Ich möchte eben schauen, ob es eine INteraktion zwischen ökonomischer Unsicherheit und Fremdenfeindlichkeit gibt, sprich wenn man ökonomisch sehr unsicher ist, ob man dann fremdenfeindlicher eingestellt ist und dies zur Wahl der AfD führt.
Ich verstehe nicht ganz bei dem was du mir gezeigt hast mit i.q58##c.anti das i vor q58. q58 ist ja keine Dummy Variable, sondern ordinal. Stimmt das i vor dem q58 dann?

[Staxa]

Danke für die Info. In deinem Fall ist die Logit Regression korrekt. Das i. prefix wird immer dann verwendet, wenn deine Variable nicht metrisch ist, also nominal, ordinal (oder binär).
Auf den ersten Blick sieht es so aus, als wären deine Variablen nicht in der Lage die Wahlneigung zu erklären, da die Werte alle nicht signifikant sind. Am besten lässt du folgenden Code nochmal laufen und postest dann deine Marginsplotgrafik im Anhang.

Code: Alles auswählen

logit AFDwahl i.q58##c.anti
margins, at(q58 =(1 5) anti=(1 0))
marginsplot


Somit schauen wir uns nur die Extrema an (sehr schlechte und sehr gute Lage / starke Ablehnung von Immigration und keine Ablehnung von Immigration)

[uiolo]

Also, im Anhang sind die Marginsplots. Graph 1 habe ich mit folgendem Befehl gemacht:
logit q19ba i.q58##c.anti
margins, at(anti=(0 1) q58=(1 5))
marginsplot

Wie gesagt, Graph 1 macht für mich keinen Sinn.

Dann bei Graph 2 folgende Regression:
logit q19ba i.q58#c.anti
margins, at(anti=(0 1) q58=(1 5))
marginsplot

Dieser Plot macht für mich mehr Sinn

[Staxa]

Dir sollte klar sein dass in Version 2 NUR der Interaktionseffekt berechnet wird, nicht die Haupteffekte. Das ist eigentlich nicht das, was man meistens haben möchte. Die Ergebnisse sind allerdings momentan gleich, da alle vier Ergebnisse 0 in ihren Konfidenzintervallen beinhalten. Es gibt also keinen Effekt. Ist das Ergebnis mit Kontrollvariablen das gleiche? Wie hoch ist Pseudo-R-Squared im vollen Modell mit allen Kontrollvariablen?

[uiolo]

Also wenn ich das ganze Modell mache (hierbei habe ich anti und q58 eben schon als einzelne Variablen drinne) und dann i.q58##c.anti mache, kommt ebenfalls kein signifikantes Ergebniss raus. Anschließend mache ich den Befehl:
margins, at(anti=(0 1) q58=(1 5))
marginsplot

Dann kommt jedoch die Fehlermeldung: q58 ambiguous abbreviation. (Glaube das liegt daran das ich anti und q58 schon als Variablen in der Regression habe-->orientiere mich jedoch an einer Studie, die eben die CUltural Backlash Theorie schon modelliert hat und die machen es in der Regression auch so, dass ihre Variablen zu Fremdenfeindlichkeit und ökonomischer UNsicherheit zusammen mit den Interaktionen in ihren Modellen sind, jedoch machen sie keine Marginsplots)

Das Pseudo R² beträgt knapp 0.48 im vollen Modell.
Aber ich möchte ja auch nur den Interaktionseffekt berechnet haben, da ich ja die beiden einzelnen Variablen q58 und anti schon als einzelne Variablen drinne habe.

[Staxa]

Stimmt, es kommt drauf an wie man sein Modell aufbaut. Grundsätzlich sind folgende Befehle in Stata gleichwertig. Die "##" Schreibweise ist nur eine Vereinfachung zum Tippen.

Code: Alles auswählen

reg X Y Z Y#Z
reg X Y##Z

Zu deinem Fehler siehe hier, wahrscheinlich hast du die Faktor variable notation nicht konsequent verwendet. Grundsätzlich ist es zu empfehlen, JEDER Variable im Modell ein Prefix zu geben, also entweder i. oder c.
https://www.statalist.org/forums/forum/ ... bbreviated

In einem Logit Model sind immer implizite Interaktionseffekte vorhanden, selbst wenn du diesen nicht mit # oder ## spezifizierst. Das bequeme an Margins ist dass du diese Interaktionen leicht erkennen kannst, sofern sie denn vorhanden sind.

[uiolo]

Hmm, bin jetzt verwirrt und weiß nicht was ich tun soll.
Hier mal meine regression:
logit q19ba anti zuf revq86 q73d q66l d_q1921 d_q1922 q145a q55 q58 alter q1 d_q1351 d_q1352 ostwest q32 i.q58#c.anti

Wie gesagt, anti und q58 sind schon alleine in der Regression und die Interaktion am Ende möchte ich eigentlich nicht so, da mir Stata jetzt die Koeffizienten für 4 Werte von q58 anzeigt und eine Antwortkategorie rausnimmt und damit ja dies als DUmmy-Variable sozusagen bezieht, was ich ja nicht will.
Ich möchte ja dementsprechend nur einen Koeffizienten für die Interaktion von q58 und anti. Dies erhalte ich, wenn ich c.q58#c.anti mache.

Prinzipiell zu Regression oben: Wie soll ich dann den Marginsplot kreiren, die Seite bzw. der Link hat mir nicht gerade geholfen?

[Staxa]

Grundsätzlich ist es für Logit Modelle immer sehr schwierig (bis unmöglich wenn Interaktionen vorhanden sind) Koeffizienten, also Odds oder Logits, zu interpretieren. Es wäre wohl besser nur die Margins, also vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten zu betrachten. Dabei sind Interaktionen egal, Stata rechnet diese automatisch ein, was uns das Leben viel einfacher macht. Welche Kategorie damit bei deiner Variable q58 Referenz ist, ist unerheblich.

Wie beschrieben, forme dein Modell wie folgt um und ergänze für alle Variablen das Prefix, wo es noch fehlt:

Code: Alles auswählen

logit q19ba i.q58##c.anti zuf revq86 q73d q66l d_q1921 d_q1922 q145a q55 alter q1 d_q1351 d_q1352 ostwest q32

Dann lässt du nochmal laufen:

Code: Alles auswählen

margins, at(q58 =(1 5) anti=(1 0))
marginsplot

Wenn dann keine Effekte vorhanden sind, sind eben keine vorhanden, was ja auch ein Ergebnis ist. Du solltest dir aber klar machen, was die Margins sagen: es sind vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten, wenn alle *anderen* Variablen im Durchschnitt eingehen. Das ist vielleicht zu ungenau, so könnte eine Trennung in Ost und West sinnvoll sein:

Code: Alles auswählen

margins, at(q58 =(1 5) anti=(1 0)) by(ostwest)
marginsplot, by(ostwest)

[uiolo]

Okay danke. Noch zwei Fragen:
1. Kann ich denn überhaupt eine Interaktion zwischen einer ordinalen Variable und einer kontinuierlichen Variable machen bzw. graphisch anzeigen lassen (denke schon, habe es in vielen Aufsätzen und Regressionstabellen gesehen, nur eben dies dann nie graphisch)?
2. Würde es denn auch gehen, wenn ich beide Variablen multipliziere und dadurch eine neue Variable kreiere? Also so: anti*q58?

[Staxa]

1. Grundsätzlich ja. Wie gesagt, du solltest wohl einfach mal den Link lesen, den ich am Anfang bereitgestellt habe, dort wird diese Frage beantwortet. Vielleicht suchst du hier einen Journal Artikel raus, der genau das machst, was du dir vorstellst, dann kannst du deren Darstellungweise kopieren oder nachahmen.

2. Theoretisch ja, aber nicht mehr mit Margins. Grundsätzlich würde ich die Faktor Variable Notation klar bevorzugen, da Stata dadurch alle Interaktionen in spätere Kommandos automatisch korrekt berechnet und man nicht selbst Kombinationen von Werten auswählen muss.