Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse und weitere multivariate Verfahren mit Stata.

Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Beitragvon OliverKerl » Do 29. Mär 2018, 13:13

Hallo Zusammen,

ich habe zwei Fragen zur Interpretation eines Logit Outputs (s.u.). Wie ihr seht, sind einige Werte der Interaktionen nicht signifikant bspw.:

Allein#Bu. |
1 5 | ,0020689 ,0067152 0,31 0,758 -,0110926 ,0152304

Sowohl "Allein" = 1 als auch "Bu." = 5 haben einzeln betrachtet einen signifikanten Effekt. Das heißt, es gibt durch "Allein" = 1 bzw. "Bu." = 5 eine signifikante Abweichung von der Referenzperson, richtig? Nun gibt die Interaktion kein signifikantes Ergebnis, wie interpretiere ich dies? Meine erste Annahme war folglich, dass es keine signifikante Abweichung zur Referenzperson gibt. Dies erscheint mir aber nicht plausibel zu sein, da die ausgerechnete Chancen des Intervalles nicht zwangsweise in jedem Fall die Referenzperson einschließen. Könnt ihr mir sagen, wo aktuell mein Denkfehler ist, bzw. wie ich das Ganze richtig interpretiere.

Besten Dank :-)

Iteration 0: log pseudolikelihood = -56273464
Iteration 1: log pseudolikelihood = -51023004
Iteration 2: log pseudolikelihood = -49279632
Iteration 3: log pseudolikelihood = -49230645
Iteration 4: log pseudolikelihood = -49230394
Iteration 5: log pseudolikelihood = -49230394

Logistic regression Number of obs = 222308905
Wald chi2(370) = .
Prob > chi2 = .
Log pseudolikelihood = -49230394 Pseudo R2 = 0,1252

------------------------------------------------------------------------------------------------
| Robust
Chance | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------------------------+----------------------------------------------------------------
1.Allein | -,3503589 ,0061489 -56,98 0,000 -,3624105 -,3383073
|
Alter |
2 | -,1544161 ,0044955 -34,35 0,000 -,1632271 -,1456051
3 | -,2261353 ,0047483 -47,62 0,000 -,2354418 -,2168288
4 | -,3341192 ,0047368 -70,54 0,000 -,3434032 -,3248353
5 | -,8950742 ,0060824 -147,16 0,000 -,9069955 -,8831529
|
Ber. |
1 | -,8530377 ,0072956 -116,92 0,000 -,8673369 -,8387385
2 | -,0959368 ,0067176 -14,28 0,000 -,1091031 -,0827705
|
Dau. |
2 | -,3144751 ,0035713 -88,06 0,000 -,3214747 -,3074756
3 | -,7759272 ,0050071 -154,97 0,000 -,7857408 -,7661135
4 | -1,055264 ,0066291 -159,19 0,000 -1,068256 -1,042271
5 | -1,275589 ,008594 -148,43 0,000 -1,292433 -1,258745
6 | -1,612689 ,0113688 -141,85 0,000 -1,634971 -1,590407
7 | -1,784638 ,0137905 -129,41 0,000 -1,811667 -1,757609
8 | -1,939967 ,0165207 -117,43 0,000 -1,972347 -1,907588
9 | -2,303745 ,0083819 -274,85 0,000 -2,320173 -2,287317
|
2.Ge. | -,2298363 ,0005769 -398,40 0,000 -,230967 -,2287056
|
Schu. |
1 | -,3942319 ,0076808 -51,33 0,000 -,409286 -,3791779
2 | -,1390613 ,005809 -23,94 0,000 -,1504468 -,1276758
3 | ,0244152 ,0060008 4,07 0,000 ,0126539 ,0361765
4 | -,0878721 ,0066951 -13,12 0,000 -,1009943 -,0747499
|
1.Schw. | -,6842508 ,0092588 -73,90 0,000 -,7023977 -,6661039
2.Sta. | -,2402117 ,005743 -41,83 0,000 -,2514677 -,2289557
|
Allein#Bu. |
1 2 | ,0972679 ,0095312 10,21 0,000 ,078587 ,1159487
1 3 | -,0122031 ,0072935 -1,67 0,094 -,026498 ,0020918
1 4 | -,0593474 ,0139405 -4,26 0,000 -,0866703 -,0320245
1 5 | ,0020689 ,0067152 0,31 0,758 -,0110926 ,0152304
1 6 | ,0538325 ,0078897 6,82 0,000 ,038369 ,0692961
1 7 | ,0140934 ,0083982 1,68 0,093 -,0023667 ,0305535
1 8 | ,0482689 ,0072497 6,66 0,000 ,0340597 ,0624781
1 9 | -,0231515 ,0069542 -3,33 0,001 -,0367814 -,0095216
1 10 | ,0539399 ,0127271 4,24 0,000 ,0289953 ,0788846
1 11 | ,1322094 ,007592 17,41 0,000 ,1173295 ,1470894
1 12 | -,094157 ,0084257 -11,17 0,000 -,1106711 -,0776429
1 13 | -,0869058 ,0086545 -10,04 0,000 -,1038683 -,0699433
1 14 | -,1131544 ,0076428 -14,81 0,000 -,1281341 -,0981747
1 15 | -,18491 ,0084264 -21,94 0,000 -,2014255 -,1683946
1 16 | -,1332053 ,0085033 -15,67 0,000 -,1498714 -,1165392
|
Alter#Bu. |
2 2 | ,0278819 ,0073446 3,80 0,000 ,0134868 ,0422769
2 3 | -,0757027 ,0052835 -14,33 0,000 -,0860583 -,0653472
2 4 | -,0168931 ,0101682 -1,66 0,097 -,0368225 ,0030363
2 5 | -,0189244 ,0048806 -3,88 0,000 -,0284902 -,0093586
2 6 | -,0114967 ,0057239 -2,01 0,045 -,0227154 -,000278
2 7 | -,0008228 ,0059823 -0,14 0,891 -,0125479 ,0109024
2 8 | -,1294224 ,0052572 -24,62 0,000 -,1397262 -,1191186
2 9 | -,0395651 ,0050362 -7,86 0,000 -,0494358 -,0296944
2 10 | -,1399047 ,0090816 -15,41 0,000 -,1577043 -,122105
2 11 | ,132983 ,0059503 22,35 0,000 ,1213206 ,1446454
2 12 | -,0474759 ,0063847 -7,44 0,000 -,0599896 -,0349623
2 13 | ,0069106 ,0065937 1,05 0,295 -,0060127 ,0198339
2 14 | -,1020584 ,0056483 -18,07 0,000 -,1131288 -,0909879
2 15 | -,0769678 ,0063167 -12,18 0,000 -,0893484 -,0645873
2 16 | -,090585 ,0064747 -13,99 0,000 -,1032751 -,0778948
3 2 | ,00625 ,0077323 0,81 0,419 -,0089051 ,021405
3 3 | -,0952873 ,0056101 -16,98 0,000 -,1062829 -,0842917
3 4 | -,0522514 ,0108318 -4,82 0,000 -,0734812 -,0310215
3 5 | -,0349899 ,0051668 -6,77 0,000 -,0451166 -,0248632
3 6 | -,0242874 ,0060585 -4,01 0,000 -,0361619 -,012413
3 7 | -,0299502 ,0063781 -4,70 0,000 -,0424509 -,0174494
3 8 | -,19545 ,0055751 -35,06 0,000 -,206377 -,184523
3 9 | -,0508746 ,0053118 -9,58 0,000 -,0612854 -,0404637
3 10 | -,1983918 ,0098779 -20,08 0,000 -,2177522 -,1790313
3 11 | ,1465848 ,0062806 23,34 0,000 ,1342749 ,1588946
3 12 | -,0601995 ,0068239 -8,82 0,000 -,0735741 -,046825
3 13 | -,0959144 ,0071039 -13,50 0,000 -,1098379 -,0819909
3 14 | -,1714638 ,0060368 -28,40 0,000 -,1832956 -,1596319
3 15 | -,1562956 ,0067574 -23,13 0,000 -,1695399 -,1430514
3 16 | -,1504944 ,0069307 -21,71 0,000 -,1640784 -,1369104
4 2 | -,0919384 ,007935 -11,59 0,000 -,1074907 -,0763861
4 3 | -,1063956 ,0056107 -18,96 0,000 -,1173925 -,0953988
4 4 | -,0911953 ,0111303 -8,19 0,000 -,1130103 -,0693803
4 5 | -,065179 ,0051836 -12,57 0,000 -,0753388 -,0550193
4 6 | -,0519139 ,0060923 -8,52 0,000 -,0638546 -,0399733
4 7 | -,028878 ,0063611 -4,54 0,000 -,0413456 -,0164104
4 8 | -,2036632 ,0055727 -36,55 0,000 -,2145854 -,192741
4 9 | -,0798433 ,0052972 -15,07 0,000 -,0902256 -,069461
4 10 | -,2342153 ,0099485 -23,54 0,000 -,253714 -,2147166
4 11 | ,0192883 ,0063756 3,03 0,002 ,0067924 ,0317842
4 12 | -,1815826 ,0067092 -27,06 0,000 -,1947324 -,1684328
4 13 | -,2527796 ,0069811 -36,21 0,000 -,2664623 -,239097
4 14 | -,3125919 ,0059903 -52,18 0,000 -,3243326 -,3008512
4 15 | -,3227119 ,0066721 -48,37 0,000 -,335789 -,3096348
4 16 | -,2691606 ,0068438 -39,33 0,000 -,2825743 -,2557469
5 2 | ,0147394 ,0101879 1,45 0,148 -,0052286 ,0347074
5 3 | -,1391092 ,0072382 -19,22 0,000 -,1532959 -,1249225
5 4 | -,0160268 ,0145286 -1,10 0,270 -,0445024 ,0124488
5 5 | -,1683525 ,0067063 -25,10 0,000 -,1814965 -,1552084
5 6 | -,1699893 ,0078804 -21,57 0,000 -,1854347 -,154544
5 7 | -,1506631 ,0082494 -18,26 0,000 -,1668316 -,1344946
5 8 | -,3587829 ,0071866 -49,92 0,000 -,3728684 -,3446974
5 9 | -,1894848 ,0067766 -27,96 0,000 -,2027667 -,1762029
5 10 | -,3854017 ,0133638 -28,84 0,000 -,4115943 -,3592091
5 11 | ,1182613 ,0080384 14,71 0,000 ,1025063 ,1340163
5 12 | -,0484415 ,0081626 -5,93 0,000 -,0644398 -,0324431
5 13 | -,0417819 ,0085083 -4,91 0,000 -,0584579 -,0251059
5 14 | -,2266866 ,00735 -30,84 0,000 -,2410923 -,2122809
5 15 | -,2081905 ,0081557 -25,53 0,000 -,2241754 -,1922057
5 16 | -,2263187 ,0082535 -27,42 0,000 -,2424952 -,2101422
|
Ber.#Bu. |
1 2 | ,1166572 ,0095161 12,26 0,000 ,098006 ,1353084
1 3 | ,0364609 ,0085547 4,26 0,000 ,0196941 ,0532277
1 4 | -,0238526 ,0138809 -1,72 0,086 -,0510587 ,0033534
1 5 | -,0179381 ,0077958 -2,30 0,021 -,0332175 -,0026586
1 6 | ,0461828 ,0087928 5,25 0,000 ,0289492 ,0634163
1 7 | ,160416 ,0098372 16,31 0,000 ,1411355 ,1796965
1 8 | ,1954215 ,0083077 23,52 0,000 ,1791387 ,2117042
1 9 | ,3102968 ,0081386 38,13 0,000 ,2943455 ,3262482
1 10 | ,0389709 ,0150845 2,58 0,010 ,0094057 ,068536
1 11 | ,0077281 ,0083663 0,92 0,356 -,0086695 ,0241256
1 12 | -,043612 ,0105372 -4,14 0,000 -,0642646 -,0229594
1 13 | -,0625299 ,0119417 -5,24 0,000 -,0859352 -,0391246
1 14 | -,1322213 ,0093119 -14,20 0,000 -,1504723 -,1139704
1 15 | ,0023354 ,0112166 0,21 0,835 -,0196487 ,0243196
1 16 | -,0048823 ,0111046 -0,44 0,660 -,0266469 ,0168822
2 2 | ,0242027 ,0086901 2,79 0,005 ,0071704 ,041235
2 3 | 3,19e-06 ,0078787 0,00 1,000 -,0154387 ,0154451
2 4 | ,0492387 ,0128021 3,85 0,000 ,024147 ,0743303
2 5 | -,0494144 ,0071811 -6,88 0,000 -,0634892 -,0353397
2 6 | -,0130525 ,0080918 -1,61 0,107 -,028912 ,0028071
2 7 | ,0426315 ,0091535 4,66 0,000 ,024691 ,060572
2 8 | ,033866 ,0076586 4,42 0,000 ,0188555 ,0488765
2 9 | ,0935612 ,0075247 12,43 0,000 ,078813 ,1083094
2 10 | ,0144063 ,0142461 1,01 0,312 -,0135155 ,0423282
2 11 | -,008863 ,0076457 -1,16 0,246 -,0238483 ,0061222
2 12 | ,0063884 ,0094553 0,68 0,499 -,0121435 ,0249204
2 13 | ,0274765 ,0108828 2,52 0,012 ,0061466 ,0488065
2 14 | ,0125098 ,0083779 1,49 0,135 -,0039105 ,0289301
2 15 | ,0391085 ,0102153 3,83 0,000 ,0190869 ,05913
2 16 | ,0446606 ,0099525 4,49 0,000 ,025154 ,0641673
|
Dau.#Bu. |
2 2 | -,2348398 ,005671 -41,41 0,000 -,2459546 -,2237249
2 3 | -,0582764 ,0042425 -13,74 0,000 -,0665916 -,0499612
2 4 | -,2682177 ,0083582 -32,09 0,000 -,2845995 -,2518359
2 5 | -,1457544 ,0039138 -37,24 0,000 -,1534253 -,1380836
2 6 | -,0385186 ,0045759 -8,42 0,000 -,0474872 -,02955
2 7 | -,0454404 ,0048647 -9,34 0,000 -,054975 -,0359057
2 8 | -,0691615 ,0042211 -16,38 0,000 -,0774347 -,0608883
2 9 | ,0410473 ,0039993 10,26 0,000 ,0332088 ,0488858
2 10 | -,0841583 ,0076428 -11,01 0,000 -,0991379 -,0691788
2 11 | -,22382 ,0045677 -49,00 0,000 -,2327725 -,2148674
2 12 | ,029252 ,0048652 6,01 0,000 ,0197164 ,0387875
2 13 | ,1288993 ,0049895 25,83 0,000 ,11912 ,1386786
2 14 | ,0130607 ,0043959 2,97 0,003 ,0044449 ,0216765
2 15 | -,023318 ,0048994 -4,76 0,000 -,0329206 -,0137154
2 16 | ,0263859 ,0049551 5,32 0,000 ,0166741 ,0360978
3 2 | -,0681006 ,0077431 -8,79 0,000 -,0832768 -,0529244
3 3 | -,0495326 ,0059493 -8,33 0,000 -,061193 -,0378723
3 4 | -,1354167 ,0110107 -12,30 0,000 -,1569973 -,1138361
3 5 | -,0129748 ,0054258 -2,39 0,017 -,0236091 -,0023405
3 6 | ,0395559 ,0063532 6,23 0,000 ,0271039 ,0520079
3 7 | ,0035827 ,0068038 0,53 0,598 -,0097526 ,016918
3 8 | ,0610392 ,005876 10,39 0,000 ,0495223 ,072556
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1 2 | -,1326565 ,0156875 -8,46 0,000 -,1634034 -,1019095
1 3 | ,0202127 ,0110461 1,83 0,067 -,0014372 ,0418627
1 4 | -,0746936 ,0231999 -3,22 0,001 -,1201645 -,0292228
1 5 | -,0402968 ,010034 -4,02 0,000 -,059963 -,0206306
1 6 | -,0290638 ,0112818 -2,58 0,010 -,0511757 -,0069519
1 7 | -,1000446 ,0126256 -7,92 0,000 -,1247904 -,0752988
1 8 | -,1033092 ,0107079 -9,65 0,000 -,1242962 -,0823222
1 9 | -,2028381 ,0101363 -20,01 0,000 -,2227049 -,1829713
1 10 | -,1468796 ,020685 -7,10 0,000 -,1874215 -,1063378
1 11 | -,0464866 ,0118941 -3,91 0,000 -,0697987 -,0231745
1 12 | -,0157766 ,0127223 -1,24 0,215 -,0407119 ,0091587
1 13 | -,0913879 ,0132667 -6,89 0,000 -,1173901 -,0653856
1 14 | -,0149733 ,0114022 -1,31 0,189 -,0373211 ,0073745
1 15 | ,0510223 ,0135489 3,77 0,000 ,024467 ,0775776
1 16 | -,0709633 ,0122998 -5,77 0,000 -,0950705 -,0468561
|
Sta.#Bu. |
2 2 | -,0130097 ,0073858 -1,76 0,078 -,0274856 ,0014661
2 3 | ,0860196 ,0065715 13,09 0,000 ,0731398 ,0988994
2 4 | ,1179944 ,0099143 11,90 0,000 ,0985627 ,1374262
2 5 | ,1137669 ,0060013 18,96 0,000 ,1020047 ,1255291
2 6 | ,086739 ,0065009 13,34 0,000 ,0739976 ,0994805
2 7 | ,1777638 ,0070366 25,26 0,000 ,1639723 ,1915553
2 8 | ,1609334 ,0061892 26,00 0,000 ,1488028 ,173064
2 9 | ,0739671 ,0061038 12,12 0,000 ,0620039 ,0859303
2 10 | ,1847149 ,010238 18,04 0,000 ,1646489 ,204781
2 11 | -,0241075 ,006554 -3,68 0,000 -,0369531 -,0112618
2 12 | -,1285205 ,0108282 -11,87 0,000 -,1497434 -,1072976
2 13 | -,1886422 ,0123721 -15,25 0,000 -,2128911 -,1643933
2 14 | -,0283095 ,0083576 -3,39 0,001 -,04469 -,011929
2 15 | ,0280952 ,0111129 2,53 0,011 ,0063143 ,0498761
2 16 | ,0475113 ,0109279 4,35 0,000 ,0260931 ,0689295
|
Jahr |
2010 | ,1616323 ,0014092 114,69 0,000 ,1588702 ,1643944
2011 | ,1957596 ,0012249 159,82 0,000 ,1933589 ,1981602
2012 | ,0473068 ,0011751 40,26 0,000 ,0450037 ,0496099
2013 | -,0085274 ,0011697 -7,29 0,000 -,01082 -,0062347
2014 | -,0051624 ,0011201 -4,61 0,000 -,0073578 -,0029669
2015 | ,0172093 ,0010883 15,81 0,000 ,0150763 ,0193423
|
M. |
2 | -,0505486 ,0014344 -35,24 0,000 -,05336 -,0477372
3 | ,2181142 ,0014454 150,90 0,000 ,2152812 ,2209471
4 | ,4777992 ,0013744 347,64 0,000 ,4751054 ,480493
5 | ,3359771 ,0014383 233,60 0,000 ,3331582 ,3387961
6 | ,2080962 ,001559 133,48 0,000 ,2050405 ,2111519
7 | ,1931558 ,0015615 123,70 0,000 ,1900953 ,1962163
8 | ,2053576 ,001486 138,19 0,000 ,202445 ,2082702
9 | ,2172991 ,0015221 142,76 0,000 ,2143157 ,2202825
10 | ,1679604 ,0015958 105,25 0,000 ,1648326 ,1710882
11 | ,1156521 ,0016895 68,45 0,000 ,1123407 ,1189635
12 | -,0646264 ,0016645 -38,83 0,000 -,0678887 -,061364
|
B. |
2 | ,2855106 ,0095307 29,96 0,000 ,2668308 ,3041904
3 | ,053673 ,0079696 6,73 0,000 ,0380529 ,0692931
4 | ,3478753 ,0137216 25,35 0,000 ,3209815 ,3747692
5 | ,151988 ,0073792 20,60 0,000 ,1375251 ,166451
6 | -,0329905 ,0083203 -3,97 0,000 -,049298 -,0166831
7 | -,0947626 ,0091953 -10,31 0,000 -,1127851 -,0767401
8 | ,0089078 ,0079228 1,12 0,261 -,0066205 ,0244361
9 | -,0128637 ,007709 -1,67 0,095 -,027973 ,0022456
10 | ,0633529 ,0144284 4,39 0,000 ,0350738 ,0916321
11 | ,3682024 ,008519 43,22 0,000 ,3515054 ,3848994
12 | ,4040696 ,0098599 40,98 0,000 ,3847445 ,4233947
13 | ,3682215 ,0110033 33,46 0,000 ,3466555 ,3897875
14 | ,3662479 ,0084991 43,09 0,000 ,3495899 ,3829059
15 | ,4021873 ,0103387 38,90 0,000 ,3819238 ,4224509
16 | ,2721341 ,0099056 27,47 0,000 ,2527194 ,2915487
|
Ex. | 1,01e-10 1,86e-12 54,56 0,000 9,78e-11 1,05e-10
A. | -,079243 ,0005187 -152,77 0,000 -,0802597 -,0782264
_cons | -,8683641 ,0083597 -103,88 0,000 -,8847488 -,8519794
------------------------------------------------------------------------------------------------
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Re: Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Beitragvon Staxa » Do 29. Mär 2018, 20:00

Von einer Interpretation der reinen Koeffizienten ist meistens abzuraten, besonders wenn Interaktionen und Variablen mit extrem vielen Kategorien, wie in deinem Fall, vorhanden sind. Besser ist es, AMEs oder berechnete Wahrscheinlichkeiten zu nutzen. Du kannst dazu für eine bestimmte Merkmalskombination Werte berechnen lassen. Nach dem Logit Befehl führst du dazu aus:


Code: Alles auswählen
margins, at(allein==1 bu == 1)
marginsplot


oder auch mit Infos:
Code: Alles auswählen
margins, at(allein==1 bu == (1 2 3))
marginsplot


Du siehst dann, ob der Effekt bzw die Wahrscheinlichkeit von 0 verschieden ist (beachte die Konfidenzintervalle).
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Re: Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Beitragvon OliverKerl » Do 29. Mär 2018, 23:22

Ich errechne mir die Chancen mit exp(coef.)/(1+exp(coef.)) und interpretiere diese, zählt das für dich als "direkt"? Wenn ja, warum ist davon abzuraten?
Das Problem mit den margins ist, dass der Datensatz zu groß ist und ich leider damit auf unserem Server nicht rechnen kann. Bei dem Befehl frisst stata jede Menge Arbeitsspeicher... dafür habe ich bisher keine Lösung gefunden. Deshalb gehe ich momentan den kürzeren Weg und teste später, ob die Ergebnisse mit den margins zusammen passen, allerdings dann mit einem kleinerem Datensatz. Hierzu muss ich nur erstmal das vorherige richtig verstehen :-)

Ich bin bisher entsprechend dem Beispiel von oben so vorgegangen, dass ich folgendes für die Chance berechnet habe:

exp("cons_" + "Allein = 1" + "Bu. = 5" + "Allein#Bu. 1 | 5") / (1+ exp("cons_" + "Allein = 1" + "Bu. = 5" + "Allein#Bu. 1 | 5"))

Sobald ein Effekt nicht signifikant ist, ist das Ergebnis insgesamt ebenfalls nicht signifikant (somit ist das Beispiel nicht signifikant). Deshalb die Frage, wie interpretiere ich das? Heißt die fehlende Signifikanz von "Allein#Bu. 1 | 5", dass es keinen signifikanten Unterschied zur Referenzperson gibt? Das erscheint mir aber wie zuvor beschrieben nicht plausibel. Ich hatte gehofft hierauf eine Antwort zu finden. Oder bezieht sich die Signifikanz bei dem logit Modell auf die Abweichung von 0?
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Re: Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Beitragvon Staxa » Fr 30. Mär 2018, 09:50

Das zugrunde liegende Problem ist, dass Logit Modelle immer, auch ohne Interaktionseffekte, bereits implizit nichtlinear sind und Effekte auf dem Niveau von anderen Variablen basieren. Das Paper von Mood erklärt dies ausführlicher (https://academic.oup.com/esr/article/26/1/67/540767). Wenn der Datensatz zu groß ist könntest du eine Zufallsstichprobe ziehen und damit arbeiten. Andernfalls kann vielleicht die Cloud helfen, indem man sich Rechenleistung mietet.
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Re: Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Beitragvon OliverKerl » Fr 30. Mär 2018, 10:04

Danke für das Paper, hat mir fürs Verständnis von logit nochmal sehr geholfen.

Ich darf die Daten leider nicht auf fremden Rechnern nutzen. Könntest du mir eine kurze Syntax für die Stichprobe schreiben? Den Befehl kenne ich bisher nicht. Danke :-)
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Re: Logit - Kategoriale Variable - Interpretation

Beitragvon Staxa » Fr 30. Mär 2018, 10:42

Angenommen, du willst eine 30% Stichprobe:

Code: Alles auswählen
set seed XXX  //(hier Zufallszahl einfügen, z.B. von www.random.org)
gen random1 = runiform()
gen sample = 1 if random1 <= 0.30
logit (...) if sample == 1
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