STATA-FORUM.DE

Hallo,

eine Frage in die Runde zum Testen auf Autokorrelation der Residuen (als Modellannahme) bei multipler linearer Regression:

Wie mache ich das?

In SPSS gab es immer diese Durbin-Watson-Statistik, die in Stata aber eine Zeit-Variable verlangt, welche ich aber nicht habe, da ich mit Querschnittsdaten rechne. Oder was soll das für eine Variable sein?

Fü Feedback bin ich sehr dankbar!

Gegenfrage: Was soll denn Autokorrelation im Querschnitt sein? Oder vielleicht besser, da das tatsächlich konstruierbar ist, was soll Autokorrelation in Deinem Datensatz sein?

hm. Also ich hab schon gelesen, dass es autokorrelation der residuen bei zeitreihen gibt (trifft bei mir nicht zu) oder bei räumlichen Klumpen (soweit ich das aus dem Methodenbericht des Datensatzes entnehmen konnte, liegt das aufgrund der stichprobenziehung so vor). deshalb muss ich das wohl testen...so weit die rechtfertigung, warum ich das machen will.

Und was meinst du mit "was soll Autokorrelation in Deinem Datensatz sein?". Willst du meine AV und UVs wissen?

In diesem Falle kann ein ICC (Intraclass Correlation Coefficient) berechnet werden. Mehr Informationen findest Du hier:
http://128.97.141.26/stat/Stata/Library/cpsu.htm

VG
STATWORX

Ich möchte es noch stärker betonen als STATWORX.
Du brauchst da eigentlich nichts groß testen. Kannst Du natürlich, aber wenn die Daten tatsächlich geclustert sind, dann kannst Du die Kovarianzmatrix der default OLS ohnehin (in geschätzten 99 % der Fälle) vergessen. In diesem Fall entweder die Clusterung modellieren (Stichwort Multilevel), oder cluster robuste Standardfehler anfordern, je nach Forschungsinteresse. Letztere bekommst Du mit der Option
vce(cluster <clustervar>)

Ok. Und bei der Option "cluster" bin ich auch nicht ganz weiter gekommen. Muss denn die Clustervariable theoretisch eine räumliche sein, wegen der räumlichen Clusterung? Ich wüsste in dem Fall ja gar nicht, was ich das angeben soll.

Generell meinst du, dass ich die Annahme der Autokorrelation also gar nicht testen müsste?

Ich denke, dass die Fehler autokorreliert sind, wenn die Daten geclustert sind. Du kannst das testen, aber ich würde nicht davon ausgehen, dass Du keine Autolorrelation findest.

Die Clustervariable identifiziert die Cluster. Wenn z.B. nach Wahlbezirk gezogen wurde, dann ist die Clustervariable diejenige, in der die Bezirke eindeutig identifiziert sind.