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Gruppenvergleiche: pw compare in binominal logit regress.

BeitragVerfasst: Di 2. Jun 2015, 15:41
von Jasmin_S
Liebe Damen und Herren


In meiner Masterthese untersuche ich Unterschiede in den Effekten von den Determinanten der Präferenz für Einkommenumverteilung zwischen Schweden und der Schweiz. Ich untersuche z.B., ob der positive Effekt von "weiblich sein" hinsichtlich der Präferenz für Umverteilung für eine schwedische Frau stärker ist als für eine Schweizerin. Ich verwende dazu binominal logit regressionen und den folgenden stata command:margins, over(swiss) dydx (AGE_class)pwcompare (effects) post. Die Anaylse an sich ging gut über die Bühne, d.h. es gab meiner Ansicht nach keine Probleme in der Anwendung. Ich habe allerdings ein theoretisches Problem und zwar kann ich nicht ganz nachvollziehen, wie Stata die Standard Deviation berechnet und welchen Test (p-value) es verwendet, um zu testen, ob die Differenzen in den Effekten signifikant sind oder nicht. Könntest Sie mir allenfalls ein wenig weiterhelfen, was genau der Prozess hinter der Anwedung pwcompare ist?

Herzlichen Dank
Jasmin

PS: DAs Stata manuel gibt mir folgende Beschreibung des pwcompare Befehls, allerdings kann ich das wohl nicht so 1:1 in meine Thesis übernehmen.

Stat manuel pwcompare description:

Pwcompare performs pairwise comparisons across the levels of factor variables from the most recently fit model. Pwcomare can compare estimated cell means, marginal means, intercepts, marginal intercepts, slopes or marginal slopes, collectively called margins. Pw compare report the comparisons as contrasts (differences) of margins along with significant tests or confidence intervals for the contrasts. The tests and confidence intervals can be adjusted for multiple comparisons.
Effect: specifies that a table of the pairwise comparisons with their standard errors, test statistics, p-values and confidence intervals reported.
Post: causes pwcompare to behave like a Stata estimation (e-class) command. Pwcompare posts the vector of estimated margins along with the estimated variance-covariance marix to e(), so you can trest the estimated margins just as you would results from any other estiation command. For example you could use test to perform simulatenous tests of hypotheses on the margin etc...