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[Tasche]

Liebes Forum,

ich hätte eine Frage zur Interpretation meiner Ergebnisse. Ich habe eine logistische Multilevel-Regression gerechnet und würde mir danach gern die predictive margins und die average marginal effects meiner Mittelwertskala (nimmt Werte zwischen 1 und 4 an) anzeigen lassen für die Werte 1, 2, 3 und 4. Meine Syntax und Ergebnisse sind die folgenden:


xtmelogit taetaus i.reakmut_pos i.reakvat_pos i.reakle_pos i.reakfr_pos aus_mit, or || klcode: ,
margins, at (aus_mit=(1 2 3 4)) predict (mu fixedonly)

Predictive margins Number of obs = 1,883

Expression : Predicted mean, fixed portion only, predict(mu fixedonly)

1._at : aus_mit = 1

2._at : aus_mit = 2

3._at : aus_mit = 3

4._at : aus_mit = 4

------------------------------------------------------------------------------
| Delta-method
| Margin Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
_at |
1 | .034149 .007412 4.61 0.000 .0196217 .0486763
2 | .0671073 .0072575 9.25 0.000 .0528829 .0813317
3 | .1244421 .0128604 9.68 0.000 .0992362 .1496481
4 | .2152976 .0361868 5.95 0.000 .1443727 .2862225
------------------------------------------------------------------------------



margins, dydx (aus_mit) at (aus_mit=(1 2 3 4)) predict (mu fixedonly)

Average marginal effects Number of obs = 1,883

Expression : Predicted mean, fixed portion only, predict(mu fixedonly)
dy/dx w.r.t. : aus_mit

1._at : aus_mit = 1

2._at : aus_mit = 2

3._at : aus_mit = 3

4._at : aus_mit = 4


Delta-method
dy/dx Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]

aus_mit
_at
1 .0239242 .0021681 11.03 0.000 .0196748 .0281736
2 .0435192 .0070506 6.17 0.000 .0297003 .0573381
3 .072764 .0181666 4.01 0.000 .0371581 .10837
4 .1097462 .0331398 3.31 0.001 .0447933 .174699


1. Ist meine folgende Interpretation der predictive margins richtig? Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit eine Tat auszuführen, liegt bei Personen, die den Wert 1 auf der Skala bekommen haben, bei 3,4 %; bei Personen, die den Wert 2 angegeben haben, bei 6,7 %. etc.

2. Ist meine folgende Interpretation der average marginal effects richtig? Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit eine Tat auszuführen, steigt bei Personen, die den Wert 2 auf der Skala bekommen haben um 4,4 Prozentpunkte im Vergleich zu Personen, die den Wert 1 angegeben haben? Was bedeutet dann der Wert 2,4 bei Kategorie 1? Die Skala hat ja nur Ausprägungen von 1 bis 4...

Müsste nicht eigentlich, die Differenz der predictive margins der Kategorien 1 und 2 dem average marginal effect entsprechen? Tut es ja in meinem Fall nicht...

[Staxa]

1. Stimmt.

2. Du benutzt das Kommando falsch, was du willst ist folgendes:

Code: Alles auswählen

margins, dydx (aus_mit) (mu fixedonly)

Dann stimmt auch die Interpretation mit den anderen Werten überein.