Subgroup-analysis

Regressionsmodelle aller Art mit Stata.

Subgroup-analysis

Beitragvon Pascal_Ho » Mi 22. Aug 2018, 00:27

Hallo,
Ich habe das Problem wie ich eine subgroup-analyse in stata durchführe. Im unten vorgestellten Beispiel gibt es ja nur zwei untergruppen (male und female) ich würde jedoch gerne dieses umsetzen aber mit 5 verschiedenen gruppen (es geht hierbei um Bildungsniveaus). Ich weiß nun nicht wie ich dies mit 5 gruppen machen soll, also wie ich die gleichung ändern soll, damit es passt. Es soll bei der Regression am ende schließlich der Effekt jeder einzelnen Gruppe gezeigt werden.

For example:
Outcome: income
Treatment indicator variable (dummy): treat
Group variable (dummy, 1 if female, 0 if male): female
First step:
reg income treat if female==0
reg income treat if female==1
Second step:
gen femtreat=treat*female
reg income treat female femtreat

Da ich echt nicht weiter weiß, bitte ich hier um Hilfe! Vielen Dank schon mal für Antworten!

P.Hofmann
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Re: Subgroup-analysis

Beitragvon Staxa » Do 23. Aug 2018, 11:33

Im Prinzip ist das recht einfach. Wenn du eine Variable hast, die deine Kategorien definiert, nennen wir sie Bildung, dann geht das so:


Code: Alles auswählen
bysort bildung: regress DEPVAR INDEPVAR


Die Regressionen werden dann getrennt nach jeder Kategorie von Bildung durchgeführt. Alternativ kannst du auch if-Befehle benutzen:
Code: Alles auswählen
regress DEPVAR INDEPVAR if bildung == 1
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Re: Subgroup-analysis

Beitragvon Pascal_Ho » Fr 24. Aug 2018, 01:57

Danke für die Antwort!
Mir gehts es aber eher um die Differenz, also praktisch den "femtreat" -Wert im oben genannten Beispiel. Ich meine nur durch die verschiedenen Regressionen kann ich diese Differenzen ja nicht erkennen, oder doch?
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Re: Subgroup-analysis

Beitragvon Staxa » Fr 24. Aug 2018, 11:17

Warum nimmst du nicht einfach die Variable, die deine Gruppen bildet, ins Modell auf und fügst, sofern notwendig, Interaktionseffekte ein? Anschließend kannst du dir predictive margins ausgeben lassen, etwa so:

Code: Alles auswählen
regress DEPVAR INDEPVAR1 INDEPVAR2##i.femtreat
margins femtreat                      //Predictive Margins
margins, dydx(femtreat)            //Average Marginal Effects
margins r.femtreat


Alternativ kannst du auch den Interaktionseffekt genauer untersuchen, etwa

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margins femtreat, at(INDEPVAR2=(0 1 2))
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