Logistische Regression HILFE!

Regressionsmodelle aller Art mit Stata.

Logistische Regression HILFE!

Beitragvon CG_Chris » Fr 13. Jul 2018, 20:40

Hallo Leute, ich benötige dringend eure Hilfe!
Ich bin ein Stata-Noob und muss eine Übungsaufgabe für die Uni anfertigen. (Wird bewertet)
Bereich: Politikwissenschaft - Internationale Beziehung (Interdependenz von Staaten in Bezug auf Krieg/Frieden)
Aufgestellte Hypothese: "Je höher wirtschaftliche Interdependenz, desto höher der Verlust im Falle eines militärischen Konfliktes."

Meine bisheriges Schaffen, hat folgendes zu Papier gebracht:

Abhängige Variable(n): "Verlust" und/oder "Konfliktvorkommen"
Wobei Verlust als tatsächliche Haushaltseinbußen, aufgrund von Abbruch der Handelsbeziehungen, wirtschaftlicher Sanktionen und Strafzöllen (u.ä.) definiert wird
und Konfliktvorkommen sich nicht nur auf kriegerische Auseinandersetzungen beschränkt, sondern bezieht auch Drohungen und Demonstrationen militärischer Macht (u.ä.) mit ein
Militärischer Konflikt definiert sich wie folgt: Aufeinander bezogenes Handeln, welches von Drohungen und Demonstration militärischer Macht bis hin zu militärischen Einsätzen weit reicht.
Datensatz: Correlates of War Project (COW) „Militarized Interstate Disputes 4.1“ (MIDs)
http://correlatesofwar.org/data-sets/MIDs
Konflikte werden in dem Datensatz als dichotome Variablen gemessen. Ist eine Dyade in ein Konflikt involviert, nimmt die Variable den Wert „1“ an und „0“ wenn nicht.
Zeitraum: 1816-2010

Unabhängige Variable: "wirtschaftliche Interdependenz"
Datensatz: Gleditsch 4.1
http://privatewww.essex.ac.uk/~ksg/exptradegdp.html
Im Datensatz sind sowohl die Handelsbeziehungen zwischen unabhängigen Staaten im Zeitraum von 1948 bis 2000 als auch das Bruttoinlandsprodukt (BIP) des einzelnen Staates von 1950 bis 2011 beinhaltet. Das Operationalisieren fällt hier wie folgt aus: Import und Export des jeweiligen Staates werden mit dem des anderen Staates addiert. Diese Vorgehensweise ist beliebt, da sie wirtschaftliche Verflechtungen besonders schlüssig wiedergibt. Gehen wir von der Theorie des liberalen Friedens aus, so muss der Handel eine wichtige Rolle für das Land spielen. Das heißt, dass das Ergebnis durch das BIP dividiert werden muss. Um verzerrte Ergebnisse aufgrund des reziproken Verhältnisses zwischen wirtschaftlichen Austausch und Konflikten (simultaneity bias) zu vermeiden, wird die unabhängige Variable um 1 Jahr zeitverzögert. Damit wird die Wahrscheinlichkeit gemindert, das auftretende Konflikte die Regressionsanalyse beeinflussen.

ANALYSE:
Für die Analyse der Untersuchung wird die Time-Series Cross-Sektion Methode (TSCS) verwendet. Dies rührt daher, da sich die wirtschaftliche Interdependenz zwischen zwei Staaten in stetiger Veränderung befindet und daher Vergleiche über mehrere Zeiträume notwendig sind. Um möglichst aussagekräftige Ergebnisse in der Analyse zu erhalten, wird ein Zeitraum zwischen 1960 und 1980 gewählt. Diese Zeitspanne ist interessant, da sie für ihre bipolare (Ost-West) Ordnung und dem Anstieg der wirtschaftlichen Verflechtungen bekannt ist.
Regressionsmodell:
Da es sich beim Konfliktvorkommen um eine diskrete Variable handelt, wird auf die (binomiale) logistische Regression zurückgegriffen. Sie berechnet die Wahrscheinlichkeit, ob die Beobachtung in einer der zwei Kategorien fällt. „1“ für bestehen und „0“ für nichtbestehen. Da nun alle Variablen operationalisiert sind und Analyse-, Fall- und Methodenauswahl zu Ende gebracht wurden, kann die Hypothese nun empirisch überprüft werden.
Mögliche Fehler bzw. Verzerrungen können aufgrund des zu klein gewählten Zeitraum das Ergebnis beeinflussen.

HILFE!
Keine Frage, meine Bitte erscheint sehr anspruchsvoll und speziell, doch vllt nimmt sich jemand dieser Problematik an und kann mir Schritt für Schritt erklären, was ich bei Stata tun muss. Angefangen beim einfügen / "mergen" von Datensätzen bis hin zur deskriptiven Analyse und Regressionsanalyse. Eine Interpretation der Ergebnisse, wäre die Kirsche oben auf der Sahne!

VIELEN VIELEN DANK!
Hoffnungsvoll Euer Chris!
(Abgabetermin ist Sonntag 23:59)
CG_Chris
 
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