STATA-FORUM.DE

[LauraMaria]

Hallo,
ich habe Daten mit einer abhängigen und zwei binären unabhängigen Variablen und ich möchte gerne bestimmen wie das Zusammenspiel der beiden unabhängigen Vairablen meine abhängige Variable bestimmt.

Meine Frage an euch ist: Wie würdet ihr weiter vorgehen?

Ich habe mir überlegt zunächst zunächst eine two way anaova analyse durchzuführen und danach mit dem Befehl "Test" mir eine Martix anzeigen zu lassen. Muss ich dann noch weitere Tests durchführen um zu bestimmten wie significant die Martix ist? Ich habe etwas von Tests der simple main effects gelesen.

Danke für eure Hilfe!
Laura Maria

[daniel]

Meine Frage an euch ist: Wie würdet ihr weiter vorgehen?

Gibt es eine Theorie dazu? Dann solltest Du dieser folgend ein ökonometrisches Modell aufstellen. ANOVA hat m.E. den Nachteil, dass man sich zu stark auf die Signifikanz (i.e. die Genauigkeit) der Schätzung stützt, statt auf die Effektstärke zu schauen. Muss bei einer Regression aber nicht anders sein.

wie significant die Martix ist?

Was meinst Du mit "Matrix". Auf Signifikanz kann nur ein Unterschied/Effekt getestet werden keine Matirx.
Was meinst Du mit "wie significant"? Entweder eine Teststatistik ist Signifikant oder nicht. Das ist keine graduelle Frage.

[LauraMaria]

Hallo Daniel, danke für deine Antwort. Mein ökonometrisches Modell ist y=x+ax+bx+a*bx+error term. a und b sind binäre Variablen. Mit Hilfe dieses Models ist es mir wichtig den Einfluss von b und a*b auf y zu klären. Meine Annahme ist, dass b einen positiven, significanten Einfluss auf y hat und a*b einen noch stärkeren positiven, significanten Einfluss auf y hat. Ich habe im Internet gefunden, dass solche Modelle häufig mit einer ANOVA geschätzt werden. Mit einer ANOVA könnte man dann herausfinden, ob der interaction effect significant ist. Falls der interaction effect significant ist wäre es interessant zu sehen, wie genau der interaction effect wirkt. Hierzu habe ich gefunden, dass man eine Matrix erstellen kann in der die Mittelwerte von y in jeder Kombination von a und b zu sehen sind. Meine Frage bezieht sich darauf, ob ich an diesem Punkt der Analyse stoppen kann oder ob ich noch einen wichtigen Schritt den man noch standardmäßig machen würde vergessen habe.

Zudem habe ich noch eine andere Frage, die sich auf den Anfang der Analyse bezieht. Ich versuche gerade meine Daten auf Homoskeadstizität zu testen, da Homoskeadstizität für jede der Gruppen der zwei unabhängigen Variablen eine Vorraussetzung ist um die ANOVA durchzuführen. Weißt du, oder jemand anderes vielleicht wie ich das in STATA testen kann? Irgendwie finde ich da nichts zu.

Vielen Dank auf jeden Fall schonmal für die Hilfe!

[daniel]

ANOVA und lineare Regression sind nahezu identisch, wobei letztere Koeffizinten schätzt, die es erlauben Deine Forschungsfrage zu beantworten, statt lediglich die Varianz zu zerlegen.

Hier eine Anleirung zur Interpretation: http://www.statistik-forum.de/post8300.html#p8300

Um den Effekt grafisch darzustellen, schau Dir mal -help margins- an.

Homoskedastie kannst Du in Stata (SIC) nach der Regression mittels -estat hettest- testen. Wenn Du davon ausgehst, dass Dein Modell korrekt spezifiziert ist, lässt sich Heterogenität leicht mittels robusten Standardfehlern begegnen (der Preis sind ineffiziente Schätzer). In Stata mittels -vce(robust)- Option anzufordern.

[LauraMaria]

Super Danke. Das war sehr hilfreich, besonders deine Anleitung zur Interpretation der Interaktion.

Bezüglich der Homoskedastie habe ich gelesen, dass man diese per Gruppe testen muss. Da ich zwei Dummyvariablen habe würden sich daraus 4 Gruppen ergeben. Muss ich die Homoskedastie wirklich in Gruppen testen? Und wenn ja wie würde ich das in Stata machen?

Danke für deine Hilfe!
Laura