Hiii,
mein Name ist Sara und ich will für ein Schulprojekt Daten auswerten. Ich verstehe nur den Unterschied zwischen den ganzen Test iwie nicht - hört sich für mich alles gleich an :///
also es ist eigentlich bestimmt ganz leicht aber ich checks leider trotzdem nicht.
Ich habe drei Maßnahmen, in Stata jeweils mit ja/nein beantwortet und ich habe als Variable das Einkommen der Personen aus zwei verschiedenen Jahren. Einmal vor und einmal nach den Maßnahmen.
Welchen Test kann ich jetzt Anwenden um zu zeigen ob oder ob nicht diese Maßnahmen Einfluss auf das Einkomme haben?
Sooorrry für die vielleicht blöde Frage habe aber sowas noch nie in meinem Leben gemacht ://
LG Sari
welcher Test anwendbar???
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welcher Test anwendbar???
von Sari_2008 » Mo 10. Jan 2022, 17:36
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Re: welcher Test anwendbar???
von Staxa » Di 11. Jan 2022, 09:03
Also für ein Schulprojekt ist das definitiv nicht ohne, die meisten checken es nicht nach 1-2 Semestern Statistik an der Uni. Ich denke hier wäre eine Längsschnittregression mit fixen Effekten anwendbar. Also angenommen das Einkommen heißt income und du hast für jede Person 2 Zeilen in deinem Datensatz, also t0 und t1.
Zeige doch mal einen Ausschnitt deiner Daten mit dataex wegen dem Datenformat, siehe auch https://www.stata.com/help.cgi?dataex Oder deinen Datensatz hier hochladen, falls es erlaubt ist.
Ansonsten könnte man auch den change-score generieren (also die Veränderung des Einkommens) und dann eine OLS Regression durchführen im Querschnitt. Das wäre für dich wohl einfacher, braucht aber ein etwas anderes Datenformat (wide Format, also jede Person hat in Stata genau 1 Zeile).
- Code: Alles auswählen
xtset idvar timevar
xtreg income i.treatment, fe
Zeige doch mal einen Ausschnitt deiner Daten mit dataex wegen dem Datenformat, siehe auch https://www.stata.com/help.cgi?dataex Oder deinen Datensatz hier hochladen, falls es erlaubt ist.
Ansonsten könnte man auch den change-score generieren (also die Veränderung des Einkommens) und dann eine OLS Regression durchführen im Querschnitt. Das wäre für dich wohl einfacher, braucht aber ein etwas anderes Datenformat (wide Format, also jede Person hat in Stata genau 1 Zeile).
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gen diff = income1 - income0
reg diff i.treatment
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Re: welcher Test anwendbar???
von Sari_2008 » Di 11. Jan 2022, 12:40
oh je oh je, hab schon so viele um Hilfe gefragt aber das schein ja echt unmachbar zu sein 
hier der Auszug - bin echt für jede Hilfe dankbar!!!!
kurze Erklärung zu den Variablen. UPS1, UPS6 und UPS10 sind einfach Maßnhamen. Und deren Einfluss würde ich gene auf das Gesamteinkommen oder die Veränderung der Gesamteinkommens beziehen (also inc_total)
hier der Auszug - bin echt für jede Hilfe dankbar!!!!
kurze Erklärung zu den Variablen. UPS1, UPS6 und UPS10 sind einfach Maßnhamen. Und deren Einfluss würde ich gene auf das Gesamteinkommen oder die Veränderung der Gesamteinkommens beziehen (also inc_total)
- Code: Alles auswählen
* Example generated by -dataex-. For more info, type help dataex
clear
input int ID byte(region village) float(year UPS1 UPS6 UPS10 anyUPS inc_off_farm inc_total off_farm_employm treatment treatment1 treatment2 treatment3)
1 1 4 2014 0 0 0 0 780.9326 1965.308 1 0 0 0 0
1 1 4 2016 0 0 0 0 0 1057.6725 1 1 0 0 0
2 1 4 2014 1 0 0 1 0 14.54184 1 1 0 0 1
2 1 4 2016 1 0 0 1 0 -20.240463 1 1 0 0 1
4 1 4 2014 1 0 0 1 0 159.05698 1 1 0 0 1
4 1 4 2016 1 0 0 1 . 404.4059 0 1 0 0 1
5 1 4 2014 0 0 0 0 . 368.6028 0 0 0 0 0
5 1 4 2016 0 0 0 0 33.736984 602.7053 1 1 0 0 0
6 1 4 2014 1 0 0 1 0 315.8567 1 1 0 0 1
6 1 4 2016 1 0 0 1 . 192.6182 0 1 0 0 1
7 1 4 2014 1 0 0 1 . 830.6579 0 1 0 0 1
7 1 4 2016 1 0 0 1 58.15261 179.4688 1 1 0 0 1
10 1 4 2014 0 0 1 1 349.2786 655.4258 1 0 0 1 1
10 1 4 2016 0 0 1 1 185.031 553.53735 1 1 0 1 1
12 1 4 2014 1 0 0 1 11.93071 170.77913 1 1 0 0 1
12 1 4 2016 1 0 0 1 0 -33.336094 1 1 0 0 1
13 1 4 2014 0 0 0 0 . 129.64035 0 0 0 0 0
13 1 4 2016 0 0 0 0 214.536 535.56775 1 1 0 0 0
14 1 4 2014 0 1 1 1 . 112.84414 0 0 1 1 1
14 1 4 2016 0 1 1 1 20.51119 257.75757 1 1 1 1 1
15 1 4 2014 0 1 1 1 .16248493 187.95547 1 0 1 1 1
15 1 4 2016 0 1 1 1 96.21614 271.33313 1 1 1 1 1
16 1 4 2014 1 0 0 1 0 218.87186 1 1 0 0 1
16 1 4 2016 1 0 0 1 118.27333 665.7358 1 1 0 0 1
17 1 4 2014 0 0 0 0 . 1211.5972 0 0 0 0 0
17 1 4 2016 0 0 0 0 . 1316.789 0 1 0 0 0
18 1 4 2014 0 0 0 0 . 423.6933 0 0 0 0 0
18 1 4 2016 0 0 0 0 80.1801 1220.5339 1 1 0 0 0
20 1 4 2014 0 0 0 0 4310.126 4427.185 1 0 0 0 0
20 1 4 2016 0 0 0 0 3094.6704 4240.8384 1 1 0 0 0
22 1 4 2014 0 1 1 1 . -89.68487 0 0 1 1 1
22 1 4 2016 0 1 1 1 36.749218 255.6598 1 1 1 1 1
23 1 4 2014 0 0 0 0 . 42.64718 0 0 0 0 0
23 1 4 2016 0 0 0 0 0 -18.611578 1 1 0 0 0
25 1 4 2014 1 0 0 1 . 575.8704 0 1 0 0 1
25 1 4 2016 1 0 0 1 51.12934 377.6786 1 1 0 0 1
27 1 4 2014 0 0 0 0 0 369.9007 1 0 0 0 0
27 1 4 2016 0 0 0 0 0 238.87097 1 1 0 0 0
28 1 4 2014 1 0 0 1 . 104.39733 0 1 0 0 1
28 1 4 2016 1 0 0 1 0 58.38378 1 1 0 0 1
29 1 4 2014 0 1 1 1 . 286.93164 0 0 1 1 1
29 1 4 2016 0 1 1 1 . 316.76965 0 1 1 1 1
30 1 4 2014 0 1 1 1 . 21.8761 0 0 1 1 1
30 1 4 2016 0 1 1 1 . 58.77946 0 1 1 1 1
31 1 4 2014 1 1 0 1 . 174.87955 0 1 1 0 1
31 1 4 2016 1 1 0 1 255.6467 335.8151 1 1 1 0 1
32 1 4 2014 0 0 1 1 . 79.74473 0 0 0 1 1
32 1 4 2016 0 0 1 1 87.57259 216.91765 1 1 0 1 1
33 1 4 2014 0 0 1 1 . 725.7585 0 0 0 1 1
33 1 4 2016 0 0 1 1 0 1542.6895 1 1 0 1 1
34 1 4 2014 0 0 0 0 . 447.7709 0 0 0 0 0
34 1 4 2016 0 0 0 0 . -80.4742 0 1 0 0 0
36 1 4 2014 0 1 0 1 . 70.43772 0 0 1 0 1
36 1 4 2016 0 1 0 1 . -5.34669 0 1 1 0 1
37 1 4 2014 1 0 0 1 . 466.328 0 1 0 0 1
37 1 4 2016 1 0 0 1 0 15.250123 1 1 0 0 1
38 1 4 2014 0 0 0 0 . 133.58144 0 0 0 0 0
38 1 4 2016 0 0 0 0 . 834.5145 0 1 0 0 0
39 1 5 2014 0 0 0 0 . 579.42163 0 0 0 0 0
39 1 5 2016 0 0 0 0 . 438.2787 0 1 0 0 0
40 1 4 2014 0 1 1 1 284.34857 474.1808 1 0 1 1 1
40 1 4 2016 0 1 1 1 . 448.9233 0 1 1 1 1
41 1 4 2014 0 0 0 0 . 144.89296 0 0 0 0 0
41 1 4 2016 0 0 0 0 34.587498 267.58887 1 1 0 0 0
42 1 4 2014 0 0 1 1 . 316.3796 0 0 0 1 1
42 1 4 2016 0 0 1 1 18.374605 510.6276 1 1 0 1 1
43 1 4 2014 0 0 1 1 . 238.6584 0 0 0 1 1
43 1 4 2016 0 0 1 1 . 1780.4847 0 1 0 1 1
44 1 4 2014 1 0 0 1 . 469.6368 0 1 0 0 1
44 1 4 2016 1 0 0 1 19.3842 207.18994 1 1 0 0 1
45 1 4 2014 0 0 1 1 0 173.79443 1 0 0 1 1
45 1 4 2016 0 0 1 1 29.646423 212.9075 1 1 0 1 1
46 1 4 2014 1 0 0 1 0 46.00021 1 1 0 0 1
46 1 4 2016 1 0 0 1 7.6362 116.34957 1 1 0 0 1
47 1 4 2014 0 1 0 1 . 51.97368 0 0 1 0 1
47 1 4 2016 0 1 0 1 41.02238 541.42725 1 1 1 0 1
48 1 4 2014 0 0 0 0 75.82629 -1.6925123 1 0 0 0 0
48 1 4 2016 0 0 0 0 182.9294 651.6976 1 1 0 0 0
49 1 4 2014 0 0 0 0 31.019844 -114.12495 1 0 0 0 0
49 1 4 2016 0 0 0 0 . 215.3765 0 1 0 0 0
51 1 4 2014 1 0 0 1 . 43.81916 0 1 0 0 1
51 1 4 2016 1 0 0 1 4.0033183 83.98116 1 1 0 0 1
52 1 4 2014 1 0 0 1 . -22.758116 0 1 0 0 1
52 1 4 2016 1 0 0 1 . -10.648614 0 1 0 0 1
53 1 4 2014 0 0 0 0 0 669.3583 1 0 0 0 0
53 1 4 2016 0 0 0 0 0 349.6613 1 1 0 0 0
55 1 4 2014 0 0 0 0 0 389.105 1 0 0 0 0
55 1 4 2016 0 0 0 0 0 552.1887 1 1 0 0 0
56 1 4 2014 0 0 1 1 . 16.546646 0 0 0 1 1
56 1 4 2016 0 0 1 1 . 1142.1296 0 1 0 1 1
57 1 4 2014 0 1 1 1 . 259.91025 0 0 1 1 1
57 1 4 2016 0 1 1 1 267.26703 819.308 1 1 1 1 1
59 1 4 2014 0 1 1 1 . 132.4706 0 0 1 1 1
59 1 4 2016 0 1 1 1 110.24764 459.2416 1 1 1 1 1
60 1 4 2014 0 0 0 0 . 417.8323 0 0 0 0 0
60 1 4 2016 0 0 0 0 112.59334 285.69177 1 1 0 0 0
62 1 4 2014 0 0 1 1 54.3299 395.27795 1 0 0 1 1
62 1 4 2016 0 0 1 1 . 241.11235 0 1 0 1 1
63 1 4 2014 0 0 0 0 . 207.07997 0 0 0 0 0
63 1 4 2016 0 0 0 0 0 101.2529 1 1 0 0 0
end
label values region __10001t
label def __10001t 1 "Morogoro", modify
label values village __10004t
label def __10004t 4 "Changarawe", modify
label def __10004t 5 "Ilakala", modify
label values UPS1 upsa
label values UPS6 upsa
label values UPS10 upsa
label values anyUPS upsa
label values off_farm_employm upsa
label def upsa 0 "no", modify
label def upsa 1 "yes", modify
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Re: welcher Test anwendbar???
von Staxa » Di 11. Jan 2022, 13:07
Im Prinzip ist es nicht schwer, nur ich sehe da ein Problem. Ein FE Model schaut sich Veränderungen innerhalb einer ID an. Also jemand hat 2014 z.B. auf einer Treatment Var den Wert 0 und dann 2016 den Wert 1, also hat er das Treatment erhalten. FE Modelle berücksichtigen nur solche Fälle (Within Variation). Nun gibt es, zumindest in deinem Datenbeispiel, keine solchen Fälle. Siehe
Bei within steht immer eine 0. Wenn das grundsätzlich in deinem Datensatz so ist, kannst du keinen FE Schätzer verwenden. Dieser setzt voraus, dass ein Fall erst kein Treatment hat (t0) und dann das Treatment erhält (zu t1). Wenn du das mit dem ganzen Datensatz rechnest, was kommt dann bei within?
- Code: Alles auswählen
xtset ID year
xtsum UPS1 UPS6 UPS10
Bei within steht immer eine 0. Wenn das grundsätzlich in deinem Datensatz so ist, kannst du keinen FE Schätzer verwenden. Dieser setzt voraus, dass ein Fall erst kein Treatment hat (t0) und dann das Treatment erhält (zu t1). Wenn du das mit dem ganzen Datensatz rechnest, was kommt dann bei within?
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Re: welcher Test anwendbar???
von Kolmogorov » Di 11. Jan 2022, 19:06
Ich würde einfach eine normale Regression machen. Sprich, alles gegen das Einkommen regressieren. Income = alle abhängigen Variablen, die ja bei dir dummyvariablen sind. Außerdem würde ich noch eine Kontrollvariable für das Jahr ins Modell einfügen. Also bspw. 2016->1 und 2014->0, um den Effekt des Jahres abzufangen. Für ein Schulprojekt sollte das mehr als ausreichend sein.
In Stata kannst du dann einfach ablesen, ob die Variablen signifikant sind oder nicht. Dazu schaust du auf den p-wert der dir statistisch hinreichend aussagen kann, ob die getestete Variable signifikant von null verschieden ist.
In Stata kannst du dann einfach ablesen, ob die Variablen signifikant sind oder nicht. Dazu schaust du auf den p-wert der dir statistisch hinreichend aussagen kann, ob die getestete Variable signifikant von null verschieden ist.
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Re: welcher Test anwendbar???
von Sari_2008 » Di 11. Jan 2022, 19:45
ich kapiere es leider nicht *lach*
ich möchte das Ganze jetzt noch einfacher angehen. Einfach nur die Auswirkung von "anyUPS" auf das Einkommen. also any UPS sind ja die Maßnahmen und ich will für die unterschiedlichen Maßnahmen sehen ob sie sich auf den Income auswirken
hier mal das vereinfachte Dataset - wenn jemand bereit wäre zu helfen wäre das echt sehr sehr lieb!!!
ich möchte das Ganze jetzt noch einfacher angehen. Einfach nur die Auswirkung von "anyUPS" auf das Einkommen. also any UPS sind ja die Maßnahmen und ich will für die unterschiedlichen Maßnahmen sehen ob sie sich auf den Income auswirken
hier mal das vereinfachte Dataset - wenn jemand bereit wäre zu helfen wäre das echt sehr sehr lieb!!!
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Re: welcher Test anwendbar???
von Sari_2008 » Di 11. Jan 2022, 19:51
- Code: Alles auswählen
ID year anyUPS inc_total treatment
1 2014 no 1965.308 0
1 2016 no 1057.672 1
2 2014 yes 14.54184 1
2 2016 yes -20.24046 1
4 2014 yes 159.057 1
4 2016 yes 404.4059 1
5 2014 no 368.6028 0
5 2016 no 602.7053 1
6 2014 yes 315.8567 1
6 2016 yes 192.6182 1
7 2014 yes 830.6579 1
7 2016 yes 179.4688 1
10 2014 yes 655.4258 0
10 2016 yes 553.5374 1
12 2014 yes 170.7791 1
12 2016 yes -33.33609 1
13 2014 no 129.6404 0
13 2016 no 535.5677 1
14 2014 yes 112.8441 0
14 2016 yes 257.7576 1
15 2014 yes 187.9555 0
15 2016 yes 271.3331 1
16 2014 yes 218.8719 1
16 2016 yes 665.7358 1
17 2014 no 1211.597 0
17 2016 no 1316.789 1
18 2014 no 423.6933 0
18 2016 no 1220.534 1
20 2014 no 4427.185 0
20 2016 no 4240.838 1
22 2014 yes -89.68487 0
22 2016 yes 255.6598 1
23 2014 no 42.64718 0
23 2016 no -18.61158 1
25 2014 yes 575.8704 1
25 2016 yes 377.6786 1
27 2014 no 369.9007 0
27 2016 no 238.871 1
28 2014 yes 104.3973 1
28 2016 yes 58.38378 1
29 2014 yes 286.9316 0
29 2016 yes 316.7697 1
30 2014 yes 21.8761 0
30 2016 yes 58.77946 1
31 2014 yes 174.8795 1
31 2016 yes 335.8151 1
32 2014 yes 79.74473 0
32 2016 yes 216.9176 1
33 2014 yes 725.7585 0
33 2016 yes 1542.689 1
34 2014 no 447.7709 0
34 2016 no -80.4742 1
36 2014 yes 70.43772 0
36 2016 yes -5.34669 1
37 2014 yes 466.328 1
37 2016 yes 15.25012 1
38 2014 no 133.5814 0
38 2016 no 834.5145 1
39 2014 no 579.4216 0
39 2016 no 438.2787 1
40 2014 yes 474.1808 0
40 2016 yes 448.9233 1
41 2014 no 144.893 0
41 2016 no 267.5889 1
42 2014 yes 316.3796 0
42 2016 yes 510.6276 1
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840 2016 no 455.9521 1
841 2014 no 229.3183 0
841 2016 no 355.0594 1
842 2014 no 732.128 0
842 2016 no -61.61289 1
844 2014 no 502.7437 0
844 2016 no 1258.826 1
845 2014 no 81.34819 0
845 2016 no 154.6137 1
846 2014 no 124.9059 0
846 2016 no 218.744 1
847 2014 no 383.6844 0
847 2016 no 640.1086 1
848 2014 no 618.5305 0
848 2016 no 282.6027 1
849 2014 no 276.9063 0
849 2016 no 133.607 1
850 2014 no 371.363 0
850 2016 no 256.6911 1
851 2014 no 53.3505 0
851 2016 no 45.5051 1
852 2014 no 138.9081 0
852 2016 no 566.4319 1
853 2014 no 281.6079 0
853 2016 no 939.7247 1
855 2014 no 89.04343 0
855 2016 no 384.2013 1
856 2014 no 310.7298 0
856 2016 no 133.0616 1
857 2014 no 277.7679 0
857 2016 no 453.6103 1
859 2014 no 185.474 0
859 2016 no 75.77677 1
860 2014 no 68.61959 0
860 2016 no 148.5682 1
861 2014 no 674.0148 0
861 2016 no 258.8122 1
864 2014 no 651.9872 0
864 2016 no 406.8872 1
866 2014 no 987.7479 0
866 2016 no 432.0114 1
870 2014 no 394.2283 0
870 2016 no 179.9476 1
872 2014 no 123.637 0
872 2016 no 224.5076 1
875 2014 yes 334.3458 1
875 2016 yes 507.3577 1
876 2014 yes 198.8447 1
876 2016 yes 88.07928 1
877 2014 no 179.3117 0
877 2016 no 126.6916 1
878 2014 no 157.1842 0
878 2016 no 1174.625 1
879 2014 no -205.3348 0
879 2016 no 504.5334 1
880 2014 yes 296.558 1
880 2016 yes -1339.378 1
883 2014 no 111.8286 0
883 2016 no 78.97743 1
885 2014 no 276.1353 0
885 2016 no 834.9186 1
887 2014 no 78.74564 0
887 2016 no 70.93807 1
888 2014 no 198.8815 0
888 2016 no 497.5006 1
889 2014 no 191.6491 0
889 2016 no 127.3775 1
890 2014 no 205.6998 0
890 2016 no 213.9068 1
893 2014 no 562.3649 0
893 2016 no 1544.162 1
895 2014 no 609.6741 0
895 2016 no 159.2715 1
896 2014 no 148.6313 0
896 2016 no 447.3089 1
897 2014 no 205.5357 0
897 2016 no 1248.802 1
898 2014 no 237.9882 0
898 2016 no 641.1058 1
899 2014 no 132.4047 0
899 2016 no 79.44621 1
900 2014 no 210.3719 0
900 2016 no 285.8994 1
1000 2014 no 783.7779 0
1000 2016 no 1428.79 1
1001 2014 yes 231.7599 0
1001 2016 yes 646.9609 1
1002 2014 no 353.9161 0
1002 2016 no 10.64645 1
1005 2014 yes 375.8665 1
1005 2016 yes 272.1204 1
1006 2014 no 410.4159 0
1006 2016 no 301.8955 1
1007 2014 no 557.0309 0
1007 2016 no 1408.836 1
1008 2014 yes 16.34207 1
1008 2016 yes 822.9995 1
1010 2014 no 769.6091 0
1010 2016 no 237.156 1
1011 2014 yes 299.5687 0
1011 2016 yes 643.0074 1
1101 2014 no 498.7981 0
1101 2016 no 414.2086 1
1102 2014 no 303.0753 0
1102 2016 no 94.95327 1
1103 2014 no 111.8459 0
1103 2016 no 66.03329 1
1104 2014 no 320.6903 0
1104 2016 no 334.9227 1
1106 2014 no 477.9991 0
1106 2016 no 468.2695 1
1109 2014 no 317.3587 0
1109 2016 no 860.6229 1
1120 2014 no 924.08 0
1120 2016 no 3174.15 1
1205 2014 no 187.9689 0
1205 2016 no 103.1008 1
1206 2014 no 333.261 0
1206 2016 no 572.6755 1
1207 2014 no 550.8259 0
1207 2016 no 112.2254 1
1209 2014 no 234.1104 0
1209 2016 no 182.8135 1
1210 2014 no 392.702 0
1210 2016 no 461.3642 1
1212 2014 no 462.0501 0
1212 2016 no 597.2728 1
1214 2014 no 220.8795 0
1214 2016 no 751.4081 1
1215 2014 no 161.2767 0
1215 2016 no 161.8506 1
1217 2014 no 203.9685 0
1217 2016 no 365.6243 1
1220 2014 no -13.57511 0
1220 2016 no 171.7866 1
1221 2014 no 171.5807 0
1221 2016 no 33.00748 1
1223 2014 no 394.5673 0
1223 2016 no 152.1333 1
1225 2014 yes 90.56004 0
1225 2016 yes 431.7881 1
1226 2014 yes 210.1088 0
1226 2016 yes 20.61495 1
1229 2014 no 681.8019 0
1229 2016 no -29.66939 1
1230 2014 yes 525.9658 0
1230 2016 yes 832.1963 1
1231 2014 no 748.2446 0
1231 2016 no 409.909 1
1232 2014 no 4849.821 0
1232 2016 no 161.6721 1
1233 2014 no 1100.255 0
1233 2016 no 3380.251 1
1234 2014 yes 142.6261 1
1234 2016 yes 289.7422 1
1236 2014 no 329.5658 0
1236 2016 no -12.15903 1
9496 2014 no 850.0945 0
9496 2016 no 4036.664 1
9733 2014 no -5509.291 0
9733 2016 no 322.3917 1
9734 2014 yes 625.5669 1
9734 2016 yes 675.0339 1
9736 2014 no 403.5387 0
9736 2016 no 330.0525 1
9737 2014 no 26.7604 0
9737 2016 no 118.4464 1
9738 2014 yes 712.2139 1
9738 2016 yes 1028.966 1
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9781 2016 yes 453.3841 1
9782 2014 no 53.48315 0
9782 2016 no 369.8523 1
9875 2014 no 1541.898 0
9875 2016 no 147.4492 1
- Sari_2008
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Re: welcher Test anwendbar???
von Staxa » Di 11. Jan 2022, 21:51
- Code: Alles auswählen
*ggf. extreme ausreisser entfernen
replace inc_total = .a if !inrange(inc_total, -200, 4500)
*** Einfache Loesung ***
reg inc_total i.anyUPS, vce(cluster ID)
*** Regression mit zufaelligen Effekten ***
xtset ID year
xtreg inc_total i.anyUPS, vce(robust) re
Und wenn man das Jahr kontrollieren möchte:
- Code: Alles auswählen
gen t = 0 if year == 2014
replace t = 1 if year == 2016
*** Einfache Loesung ***
reg inc_total i.anyUPS i.t, vce(cluster ID)
*** Regression mit zufaelligen Effekten ***
xtset ID year
xtreg inc_total i.anyUPS i.t, vce(robust) re
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Re: welcher Test anwendbar???
von Sari_2008 » Di 11. Jan 2022, 22:59
wooooow!!! Meeegaa! Danke!
Da werden die aber Augen machen. Echt lieb!
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Re: welcher Test anwendbar???
von Sari_2008 » Di 11. Jan 2022, 23:25
- Code: Alles auswählen
Random-effects GLS regression Number of obs = 1,289
Group variable: ID Number of groups = 655
R-squared: Obs per group:
Within = 0.0104 min = 1
Between = 0.0016 avg = 2.0
Overall = 0.0018 max = 2
Wald chi2(2) = 4.86
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0882
(Std. err. adjusted for 655 clusters in ID)
------------------------------------------------------------------------------
| Robust
inc_total | Coefficient std. err. z P>|z| [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
anyUPS |
yes | -37.03576 38.74706 -0.96 0.339 -112.9786 38.90708
1.treatment | 60.30709 27.44008 2.20 0.028 6.525522 114.0887
_cons | 431.6455 26.67912 16.18 0.000 379.3554 483.9356
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 371.55677
sigma_e | 439.75953
rho | .41652557 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
sowas habe ich noch nie gesehen :O
das kann ich eh nicht als meine eigene Leistung verkaufen weil es mir eh niemand glaubt haha. Aber mal aus purer neugierde, wie interpretieet ich denn das Ganze? Aber bitte für ein 16 jähriges Mädchen, das kein Statistik studiert hat
))- Sari_2008
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