STATA-FORUM.DE

[cgn01]

Hallo zusammen,

ich muss für meine Hausarbeit mit Stata arbeiten, habe aber bisher nur sehr wenig Erfahrung, sowohl mit Stata als auch mit Statistik selbst.

Kurz zum Thema: ich untersuche den Zusammenhang zwischen populistischen Einstellungen und der Wahlentscheidung. Diese Analyse wurde bereits für die BTW17 gemacht, ich mache sie für 2021.
Bisher habe ich die Missings definiert und einen Index aus den Zustimmungswerten zu mehreren Aussagen, die Populismus messen, erstellt.
Die Skalierung ist 0=gar nicht populistisch und 1=voll populistisch.
Jetzt habe ich die Mittelwerte nach gewählter Partei berechnet. Hier muss, wenn ich es richtig verstanden habe, noch die Signifikanz getestet werden - wie genau, ist mir nicht ganz klar.

Außerdem wurde in der Analyse von 2017 eine logistische Regression durchgeführt. Laut Beschreibung wurde vereinfacht für jede Partei eine Einzelanalyse durchgeführt, also Partei xy gewählt: ja oder nein. Ziel ist die Tabelle im Anhang.

Kann mir vielleicht jemand sagen, wie ich weiter vorgehen kann oder wo ich nähere Informationen finde?

[Staxa]

Ganz ist mir die Skala noch nicht klar, ist die binär oder gibt es auch Werte zwischen 0 und 1?

[cgn01]

Ganz ist mir die Skala noch nicht klar, ist die binär oder gibt es auch Werte zwischen 0 und 1?

Wie der Index skaliert ist? 0 und 1 sind die Extrema und dazwischen gibt es dann Werte, der Durchschnitt ist beispielsweise 0.59.

[Staxa]

Also das wäre dann beispielsweise eine logistische Regression wie folgt. Zunächst kodierst du die Variable mit den Parteien binär um, also etwa: vote_spd heisst dann, dass jemand SPD gewählt hat oder nicht. Dann wäre das

Code: Alles auswählen

logit vote_spd populismus
margins, dydx(populismus)

Allerdings bin ich mir nicht sicher, ob das valide ist. Eine andere Option ist eine multinomiale Regression, etwa

Code: Alles auswählen

mlogit parteiwahl populismus
margins, dydx(populismus)

Der Average Marginal Effect zeigt dir dann an, wie sehr sich die Wahrscheinlichkeit ändert, eine bestimmte Partei zu wählen, wenn die Zustimmung auf der Skala um 1 Punkt ansteigt. Vielleicht wäre es für die Interpretation sinnvoll die 0 bis 1 Skala auf 0 bis 10 zu erweitern, also vorher mit 10 multiplizieren.

[cgn01]

Also das wäre dann beispielsweise eine logistische Regression wie folgt. Zunächst kodierst du die Variable mit den Parteien binär um, also etwa: vote_spd heisst dann, dass jemand SPD gewählt hat oder nicht. Dann wäre das

Code: Alles auswählen

logit vote_spd populismus
margins, dydx(populismus)

Allerdings bin ich mir nicht sicher, ob das valide ist. Eine andere Option ist eine multinomiale Regression, etwa

Code: Alles auswählen

mlogit parteiwahl populismus
margins, dydx(populismus)

Der Average Marginal Effect zeigt dir dann an, wie sehr sich die Wahrscheinlichkeit ändert, eine bestimmte Partei zu wählen, wenn die Zustimmung auf der Skala um 1 Punkt ansteigt. Vielleicht wäre es für die Interpretation sinnvoll die 0 bis 1 Skala auf 0 bis 10 zu erweitern, also vorher mit 10 multiplizieren.

Schon mal vielen Dank für die Antwort! Vorhin habe ich es mit Logit versucht und vorher für jede Partei eine dichotome Variable erstellt, also SPD gewählt = 1, SPD nicht gewählt = 0. Das hat auch funktioniert, nur habe ich Probleme damit, die Tabelle zu interpretieren, die ich herausbekomme. Eine Übersicht konnte ich nicht finden, gibt es sowas vielleicht irgendwo?
Und was genau muss ich bei Margins eingeben? Das dydx sagt mir gerade nichts...

[Staxa]

Eine kurze Interpretation habe ich bereits gegeben. Für mehr Details siehe etwa

https://www.peretaberner.eu/how-to-esti ... ith-stata/

oder

https://www3.nd.edu/~rwilliam/stats/Margins01.pdf

[cgn01]

Eine kurze Interpretation habe ich bereits gegeben. Für mehr Details siehe etwa

https://www.peretaberner.eu/how-to-esti ... ith-stata/

oder

https://www3.nd.edu/~rwilliam/stats/Margins01.pdf

Danke!