STATA-FORUM.DE

[uiolo]

Hallo zusammen,
für eine Regression möchte ich mehrere Interaktionen modellieren. HIerzu habe ich zwei kontinuierliche Variablen (2 Skalen von jeweils 1 bis 5). Dazu zwei Fragen: Wie erstelle ich in STATA eine Regression? Ich wollte zunächst beide Variablen multiplizieren und dadurch eine neue Variable erstellen. Dann jedoch bin ich darauf gestoßen das man es mit diesen Zeichen ## machen kann. Also dann so: c.variable1##c.variable2, da meine beiden Variablen kontinuierlich sind. Jedoch erhalte ich unterschiedliche Koeffizienten, sowohl für die neue Variable als auch mit ##. Was ist also richtig?
Zweitens: Kann ich die Interaktion auch graphisch anschaulich machen durch margins? Bis jetzt habe ich Interaktionen nur mit Dummy-Variablen (z.B. Geschlecht) gemacht, da bekomme ich es hin. Meine Überlegung war, jeweils nur die niedrigste und höchste Ausprägung (also 1 und 5) graphisch darzustellen, denke aber das das eher falsch ist.
Folgendes mache ich: Ich möchte schauen, ob ökonomische Unsicherheit (Skala von 1 bis 5) interagiert mit Fremdenfeindlichkeit, politischer Unzufriedenheit und Angst vor der Globalisierung. Die anderen Variablen haben auch eine Skala von 1 bis 5. Kann ich das dann graphisch überhaupt anzeigen lassen? Oder muss ich die Variablen umformen zu dichotomen Variablen?

[Staxa]

Im Prinzip klappt es mit kontinuierlichen Variablen vom Syntax her wie mit Dummies. Es gibt einen sehr guten Artikel zu dem Thema:

https://www3.nd.edu/~rwilliam/stats2/l55.pdf

Vielleicht kannst du uns einige deskriptive Statistiken zu deinen beiden Interaktionsvariablen zeigen, dann können wir ein Codebeispiel vorschlagen.

[uiolo]

Danke erstmal. Ich möchte für folgende beide Variablen eine Interaktion vollziehen:
Ökonomische Unsicherheit: Skala von 1 (sehr sicher) bis 5 (sehr unsicher)
Anti-Immigration: Ist ein Index aus drei Variablen, Skala wurde umgeformt zu 0-1 (0 bedeutet Immigration positiv gegenüberstehend und 1 Immigration ablehnend), ist aber weiterhin kontinuierlich (z.B. gibt es noch 0.2, 0,33, 0.4 etc.)

Zunächst habe ich eine neue Variable kreiert: Ökonomische Unsicherheit mal Anti-Immigration (glaube aber das ist falsch), und wollte das als Interaktion benutzen.
Nun bin ich jedoch umgestiegen und würde es so machen in der Regression: c.ökonomischeUnsicherheit#c.Anti-Immigration

Anschließend würde ich es gerne graphisch anzeigen, habe es mir jetzt so gedacht:
margins, at(anti=(0 1) q58=(1 5))
marginsplot

anti ist die Variable für Anti-Immigration und q58 für ökonomische Unsicherheit. Würde es eben für die beiden stärksten Pole (z.B. für ökonomische Unsicherhheit für 1 sehr sicher und 5 sehr unsicher) zeigen. Bin mir aber unsicher ob es das wirklich ist.

[Staxa]

Zunächst ist deine Variable zur Ökonomie nicht metrisch, bei nur 5 Ausprägungen sehe ich das als klar ordinal. Du hast daher nur eine Interaktion Ordinal - Metrisch. Wie viele distinkte Ausprägungen hat die zweite Variable? Du kannst es mit dem Befehl

Code: Alles auswählen

codebook anti

leicht herausfinden. Wenn du auch hier nur wenige Werte hast wäre es wohl sinnvoll nur die Extrema zu vergleichen, etwa 1 und 0 wie du sagst.

[uiolo]

Die Variable anti hat 13 Ausprägungen, ist aber wie gesagt umgeformt zu 0 bis 1.

[Staxa]

Ein Codebeispiel wäre dann etwa

Code: Alles auswählen

reg X i.ökonomie##c.anti
margins, at(anti =(0 1) ökonomie=(1 2 3 4 5))
marginsplot

[uiolo]

Erstmal danke.
Ich erhalte dann folgenden output, was ich nicht ganz verstehe, warum Stata es für jede Antwort dann berechnet.

----------------------------------------------------------------------------------------
q19ba | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-----------------------+----------------------------------------------------------------
anti | 4.94541 6.423566 0.77 0.441 -7.644548 17.53537
|
q58 |
etwas besser | 1.054363 3.410076 0.31 0.757 -5.629264 7.737989
gleich geblieben | .0228833 3.376592 0.01 0.995 -6.595116 6.640883
etwas schlechter | -1.588371 3.652034 -0.43 0.664 -8.746226 5.569483
wesentlich schlechter | -284.0387 15005.09 -0.02 0.985 -29693.47 29125.39
|
q58#c.anti |
etwas besser | .1279479 6.505231 0.02 0.984 -12.62207 12.87797
gleich geblieben | 1.298964 6.455426 0.20 0.841 -11.35344 13.95137
etwas schlechter | 4.083816 6.703353 0.61 0.542 -9.054515 17.22215
wesentlich schlechter | 326.9165 17327.69 0.02 0.985 -33634.73 34288.57

Beim Marginsplot kommt ebenfalls nichts richtiges raus. Glaube das c.anti##i.q58 eher falsch ist.

[Staxa]

Was genau rechnest du? Bitte poste das gesamte Command, also reg und dann deine margins commands. Vielleicht wird auch die Darstellung im Forum besser wenn du den Code beim kopieren "als Tabelle kopierst" (rechtsklick auf ausgewählten output). Es wäre auch sehr gut, wenn du Infos zu deiner abhängigen Variable zeigen würdest.

[uiolo]

Also hier die Informationen zur abhängigen Variable anti:

Valid 0
.083333335816860199
.1666666716337204
.25
.3333333432674408
.4166666567325592
.5
.58333331346511841
.66666668653488159
.75
.83333331346511841
.91666668653488159
1 (die Variable geht also von 0 bis 1)

Die Variable zu ökonomischer UNsicherheit geht wie gesagt von 1 bis 5.
Dann mache ich folgende Regression: logit q19ba i.q58##c.anti (die abängige Variable q19ba ist dichotom; ich habe jetzt hier mal die anderen Variablen rausgenommen)

Und anschließend eben für die margins:
margins, at(anti =(0 1) q58=(1 2 3 4 5))
marginsplot

wie gesagt, es kommt dann die schon vorher gepostete Regressionstabelle heraus (was für mich keinen Sinn macht). Beim Marginsplot gibt es dann nur eine eine Linie von 0 bis 0, also die Wahrscheinlichkeit setigt überhaupt nicht an.

Liegt es vielleicht daran, dass meine abhängige Variable dichotom ist und dadurch eine logistische Regression mache?
(habe die Tabellen leiner nicht graphisch besser hierfür hinbekommen, lasse sie daher raus)

[Staxa]

Vorsicht, so stimmt das nicht. Im Modell ist deine abhängige Variable "q19ba", diese willst du ja erklären. Alle anderen Variablen sind unabhängige. Was ist das für eine Variable? Warum nimmst du ein Logit Model? Vielleicht kannst du deine Fragestellung kurz skizzieren und dann deine abhängige Variable genauer beschreiben.