STATA-FORUM.DE

[Sam Sung]

Hallo!

Ich schätze ein Logit-Modell zur Lebenszufriedenheit mit einer endogenen Dummy-Variable (1=zufrieden). Ich habe die Hypothese, dass es einen uförmigen Zusammenhang zwischen Alter und Lebenszufriedenheit gibt, also habe ich - neben einigen Kontrollvariablen - alter sowie alter² in die regression mitaufgenommen. Der zugrundeliegende Befehl ist also:

logit lsatf alter alter² {kontrollvariablen}.

Meine Koeffizienten der logit-Schätzung sind dann hochsignifikant. Alter: -0.3; Alter²:0.003.

Weiß jemand, wie ich jetzt herausfinden kann, ob der Zusammenhang U-förmig ist? Als Psychologie-Student bin ich leider nur mit den grundlegenden Funktionen von Stata vertraut und konnte bislang keine Informationen dazu finden.

DANKE DANKE DANKE für Hilfe!

[daniel]

Naja, dazu bedarf es doch bloß der Interpretation der Koeffizienten? Mit steigendem Alter sinkt die Wahrscheinlichkeit mit dem Leben zufrieden zu sein. Dieser negative Effekt wird mit zunehmendem Alter schwächer. Das ist ein u-förmiger Zusammenhang. Einfaches herangehen in Stata

Code: Alles auswählen

gr tw func y = -0.3 * x + 0.003 * x^2 ,ra(0 100)


[Sam Sung]

Hi daniel,

danke für deine Hilfe!! Ich dachte, das Vorgehen sei vielleicht bei einem logit-Verfahren nicht zulässig - denn die Koffizienten geben mir ja nicht meine marginalen Effekte wieder, sondern nur die logarithmierten Chancen. Geht das trotzdem einfach so? Dann wäre's ja super!

(noch eine kleine Frage... : Was passiert wenn das minimum beim plotten der Gleichung über einem rationalen Alter liegt (bspw. bei 90, obwohl nur Leute bis 80 betrachtet wurden?)

[daniel]

Naja, ein positives Vorzeichen bedeutete certis paribus eine steigende W' ein negatives eine sinkende W'. Dazu bedarf es keiner marginalen, sondern lediglich monotonen Effekte, oder nicht? Wie stark die Wahscheinlichkeit an welcher Stelle des Modells tatsächlich steigt und fällt, lässt sich freilich nicht aus den Koeffizienten ablesen. Die Logit Koeffizienten sind zudem marginale Effekte, allerdings nicht auf die W' sondern auf das logarithmierte Chancenverhältnis. Marginale Effekte auf die W' sind auch nur sehr begrenzt sinnvoll. Wozu ein nicht-lineares Modell anpassen, um es dann linear zu interpretieren?

Die Frage, die Du Dir in der Tat stellen musst, ist die, ob Du, wenn Du nach einem u-förmigen Zusammenhang fragst, nicht nach einem Marginalen Effekt fragst, und ob das wirklich das ist, was Dich interessiert.

[daniel]

(noch eine kleine Frage... : Was passiert wenn das minimum beim plotten der Gleichung über einem rationalen Alter liegt (bspw. bei 90, obwohl nur Leute bis 80 betrachtet wurden?)

Dann extrapolierst du über Dein sample hinaus, wie das bei Regressionsverfahren üblich ist (und nur äußerst selten explizit hinterfragt wird). Ob, und in wieweit das sinnvoll ist, kannst Du mal mit Personen besprechen, die matching Ansätze verfolgen.