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[LeaCarlotta13]

Hallo Zusammen,

ich untersuche in meiner Arbeit einmal den Geschlechterunterschied in der Wahrscheinlichkeit an Integrationskursen teilzunehmen. Also ob Frauen seltener an Kursen teilnehmen als Männer.
Und weiter will ich nicht nur einen Unterschied aufdecken, sondern diesen auch mit Hilfe verschiedener Faktoren erklären.

Ich führe daher eine binär logistische Regression durch und betrachte die AMEs. Das Ausgangsmodell ist:
M1: logit teilnahme i.gender
Anschließend nehme ich meine einzelnen Faktoren nacheinander auf:
M2: logit teilnahme gender age
M3: logit teilnahme gender age education
M4: logit teilnahme gender age education employment
...usw.

Nun habe ich meine Outputs folgendermaßen beschrieben:

M1: Für Frauen liegt im ersten Modell ein negativer Koeffizient vor. Frauen haben demnach eine, im Vergleich zu Männern, geringere Wahrscheinlichkeit an einem Kurs teilzunehmen. Der Effekt ist statistisch signifikant. Frauen haben eine durchschnittlich um 23.67 Prozentpunkte geringere Wahrscheinlichkeit einen Kurs zu besuchen als Männer.
M2: Die Koeffizienten des Alters sind positiv, daher ist davon auszugehen, dass mit zunehmendem Alter die Wahrscheinlichkeit einer Teilnahme steigt.
Für Frauen sinkt die Wahrscheinlichkeit an einem Kurs teilzunehmen im Durchschnitt um 21.23 Prozentpunkte. Werden die einzelnen Ausprägungen genauer betrachtet, zeigt sich lediglich für Personen zwischen 30 und 34 Jahren ein signifikanter Effekt (0.028). Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit für eine Frau zwischen 30 und 34 Jahren, an einem Integrationskurs teilzunehmen, beträgt 28.67 Prozentpunkte, für Männer 49.35 Prozentpunkte (über margins).


Ich habe anschließend immer in den Outputs den Effekt für Frauen angeschaut, wie sich dieser nach Aufnahme einer neuen Variablen verändert. Auf Basis dessen hätte ich dann angenommen, dass z.B. nach Aufnahme des Alters der Effekt für Frauen etwas schwächer wird. Er lag im Modell 1 bei -23.67 Prozentpunkten, nach der Aufnahme des Alters liegt dieser nun bei -21.23 Prozentpunkten.
Kann man dann sagen, dass der Effekt des Alters für Frauen schwächer ist als für Männer? Erklärt das Alter einen Teil des Effekts für die Wahrscheinlichkeit, dass Frauen an Kursen teilnehmen?

[LeaCarlotta13]

Hier noch den 4.Output

[Staxa]

Du wirfst hier gleich eine ganze Reihe von Fragen auf, die alles andere als trivial sind. Ich lese das so: du hast ein Grundmodell, also der Effekt des Geschlechtes auf die Teilnahmewahrscheinlichkeit. Dann hast du eine Mediation, du willst also verstehen, warum das Geschlecht diesen Effekt hervorruft. Du könntest z.B. ganz annehmen (rein erfunden ohne Anspruch auf Wahrheit), dass Fraue in der Regel niedriger gebildet sind als Männer und deshalb einen höheren Bedarf haben, sich weiterzubilden. Der Geschlechtereffekt wird also nach Aufnahme der Bildung geringer. Problematisch ist das, weil Mediationen mit binär abhängigen Variablen kritisch sind aus statistischen Gründen. Die klassische Vorgehensweise die du hier nutzt, wie in OLS, kann falsche Ergebnisse führen. Abhilfe schafft hier z.B. KHB.

https://www.stata-journal.com/article.h ... cle=st0236

https://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s457215.html

Das könnte dann z.B. so aussehen

Code: Alles auswählen

ssc install khb, replace
khb logit teilnahme gender || age education employment, vce(robust) ape disentangle