STATA-FORUM.DE

[pinsi1]

Hallo zusammen,

ich versuche gerade die -seit stata 11- neue Variante für einen Interaktionseffekt zwischen 2 kontinuierlichen Variablen in einer linearen Regression anzuwenden:

reg y x c.variable1##c.variable2

Anschließend würde ich gerne einen F-Test auf gemeinsame Signifikanz von variable1 und dem Interaktionseffekt machen. Hierbei funktioniert folgender Befehl allerdings nicht:

test (variable1=0) (c.variable1##c.variable2=0)

Habt ihr eine Idee, wie dieser Test möglich ist, ohne die Interaktionseffekte vorher zu berechnen? Es wäre so viel praktischer, da ich dann mehrere Regressionen in einer Schleife durchlaufen lassen könnte.

Ich hoffe ihr versteht mein Problem (so oberflächlich dargestellt) und könnt mir weiterhelfen..

Danke und schöne Grüße
Pinsi

[daniel]

Entschuldige die inhaltliche Nachfrage, aber ist es nicht unsinnig zu testen, ob der Effekt einer Variable und deren Interaktion mit einer weiteren Variable signifikant von Null verschieden ist, wenn die zweite Variable beim Test unberücksichtigt bleibt? Welche theoretisch/inhaltliche Überlegung steht denn hinter einem solchen Test?

Ansonsten

Code: Alles auswählen

test (_b[var1] = 0)(_b[c.var1#c.var2] = 0)


[pinsi1]

Hallo Daniel,

danke für Deine Antwort!
Also ich untersuche den Zusammenhang zwischen Bildung, Arbeitsbelastung und Gesundheit und für sowohl erwerbstätige Personen als auch derzeit nicht erwerbstätige Personen (Arbeitsbelastung des früheren Berufes) und habe eben eine Variable zur Arbeitsbelastung (standardisiert), eine Variable als Hinweis wieviele Jahre die Personen aus ihrer früheren Beschäftigung schon raus ist (für derzeitig Erwerbstätige=0) und eben die Interaktion aus den beiden.

Durch den F-Test möchte ich dann sozusagen gucken, ob die Arbeitsbelastung für alle Personen (erwerbstätig und nicht erwerbstätig) signifikant ist.
Rechtfertigt das meinen Test oder habe ich doch einen Denkfehler?

[daniel]

Ich fassse zusammen, was ich verstehe. Dein Modell hat die Form



wobei die Arbeitsbelastung und die Zeit seit Ausstieg, aus der Erwerbslosigkeit abbildet.

Die Frage

ob die Arbeitsbelastung für alle Personen (erwerbstätig und nicht erwerbstätig) signifikant ist

ist mit diesem Modell m.E. nicht zu beantworten. Die Frage impliziert zwei distinkte Gruppen, die im Modell so nicht erfasst werden. Dazu wäre es sinnvoll die Zeit seit Ausstieg aus der Erwerbslosikeit mit 0 und 1 kodiert, aber nicht in Jahren erfasst.

Ich bin mir ehrlich gesagt nicht schlüssig darüber, was der von Dir vorgeschlagene F-Test testen würde. Das heißt nicht, dass er unsinnig oder falsch ist. Aber wäre

Code: Alles auswählen

lincom x + xz


nicht näher am gewünschten Test? Vorrausgesetzt natürlich, Du verzichtest auf die (m.E. in den meisten Fällen unnötige) Standardisierung.

[pinsi1]

Hallo daniel,

also es war auch nur so ein Gedanke, dass ich mit dem F-Test vielleicht in einer Art gucken kann, ob die Arbeitsbelastung dann für beide Personengruppen zusammen signifikant ist. Aber ich bin mir wie gesagt auch gar nicht so sicher, ob ich es so machen kann. Ich wollte allerdings schon die Variable als Anzahl der Jahre seit der letzten Erwerbstätigkeit einbeziehen um zu sehen, ob der Zusammenhang stärker wird, je länger jemand aus dem Beruf ausgeschieden ist. Aber vielleicht sollte ich das auch noch einmal nur mit der 0/1-Kodierung mir ansehen.
Ich habe gerade mal geguckt und der test via -lincom- wäre tatsächlich das, was ich eigentlich testen wollte. Auf das standardisieren kann ich aber (m.E.) kaum verzichten. Ich habe die Arbeitsbelastungs-Indizes aus einem anderen Datensatz via Multilevel Regression geschätzt und merge dann die (vorhergesagten) Arbeitsbelastungen über Berufsgruppen etc. zu meinem Analysedatensatz.

Vielen Dank für Deine Hilfe!

Pinsi1

[Sky2105]

Hallo zusammen,

leider habe ich derzeit ein Problem was die Berechnung von Interaktionseffekten betrifft. Ich möchte einen Interaktionseffekt zwischen einer binären Variable (familie) und einer kontinuierlichen Variable (rd_intensity) anwenden.

Dazu habe ich es wie folgt formuliert:

depvar i.familie##c.rd_intensity

Leider erscheint mir dabei aber immer eine Fehlermeldung. Wenn ich es wie folgt formuliere c.familie##c.rd_intensity funktioniert die Anwendung einwandfrei. Aber damit würde ich ja die binäre Variable familie wie eine kontinuierliche behandeln.

Wäre das in diesem Fall in Ordnung? Bzw. was könnte ich ändern, damit es auch mit i. funktioniert?

Vielen lieben Dank und liebe Grüße
Andrea