Regressionsoutput interpretieren
Verfasst: Sa 19. Mär 2022, 13:56
Hallo ihr Lieben,
leider brauche ich bitte nochmals Eure Hilfe zur Interpretation.
Hier mein Stata Output meiner Regression:
Befehl war: regress Nettoeinkommen ib1.Geschlecht i.AlterKategorisiert i.AllgSchulabschluss
Source | SS df MS Number of obs = 3,198
-------------+---------------------------------- F(12, 3185) = 104.86
Model | 28046.0242 12 2337.16868 Prob > F = 0.0000
Residual | 70991.317 3,185 22.2892675 R-squared = 0.2832
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.2805
Total | 99037.3412 3,197 30.9782112 Root MSE = 4.7212
-------------------------------------------------------------------------------
Nettoeinkom~n | Coefficient Std. err. t P>|t| [95% conf. interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
Geschlecht |
FRAU | -4.169254 .1678899 -24.83 0.000 -4.498437 -3.840071
|
AlterKatego~t |
30-44 JAHRE | 4.423838 .2699743 16.39 0.000 3.894497 4.95318
45-59 JAHRE | 4.778237 .2568058 18.61 0.000 4.274716 5.281759
60-74 JAHRE | 3.635597 .2764468 13.15 0.000 3.093566 4.177629
75-89 JAHRE | 4.083672 .3710727 11.01 0.000 3.356106 4.811237
UEBER 89 J.. | 5.76289 1.28453 4.49 0.000 3.2443 8.28148
|
AllgSchulab~s |
VOLKS-,HAU~E | 2.204442 .6502666 3.39 0.001 .9294583 3.479426
MITTLERE R.. | 3.740884 .6486689 5.77 0.000 2.469033 5.012735
FACHHOCHSC~E | 5.525111 .7165393 7.71 0.000 4.120186 6.930036
HOCHSCHULR~E | 5.373367 .6561906 8.19 0.000 4.086768 6.659966
ANDERER AB.. | 1.073566 1.340499 0.80 0.423 -1.554762 3.701894
NOCH SCHUE.. | -2.950642 1.122798 -2.63 0.009 -5.152122 -.7491624
|
_cons | 4.865181 .664438 7.32 0.000 3.562411 6.167951
-------------------------------------------------------------------------------
.
end of do-file
.
Frage: gilt männlich dann als Referenzkategorie für alle unabhängigen Variablen??
Verdient dann eine Frau 4,16€ weniger als ein Mann?
wie interpretiere ich denn die einen Kategorien des Alters und des Schulabschlusses?
Die Cons_ sagt, dass das durchschnittliche Nettoeinkommen bei ??? was liegt?
Sorry für die vielen fragen und meine Überforderung. Aber ich danke schon im Voraus.
leider brauche ich bitte nochmals Eure Hilfe zur Interpretation.
Hier mein Stata Output meiner Regression:
Befehl war: regress Nettoeinkommen ib1.Geschlecht i.AlterKategorisiert i.AllgSchulabschluss
Source | SS df MS Number of obs = 3,198
-------------+---------------------------------- F(12, 3185) = 104.86
Model | 28046.0242 12 2337.16868 Prob > F = 0.0000
Residual | 70991.317 3,185 22.2892675 R-squared = 0.2832
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.2805
Total | 99037.3412 3,197 30.9782112 Root MSE = 4.7212
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Nettoeinkom~n | Coefficient Std. err. t P>|t| [95% conf. interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
Geschlecht |
FRAU | -4.169254 .1678899 -24.83 0.000 -4.498437 -3.840071
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AlterKatego~t |
30-44 JAHRE | 4.423838 .2699743 16.39 0.000 3.894497 4.95318
45-59 JAHRE | 4.778237 .2568058 18.61 0.000 4.274716 5.281759
60-74 JAHRE | 3.635597 .2764468 13.15 0.000 3.093566 4.177629
75-89 JAHRE | 4.083672 .3710727 11.01 0.000 3.356106 4.811237
UEBER 89 J.. | 5.76289 1.28453 4.49 0.000 3.2443 8.28148
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AllgSchulab~s |
VOLKS-,HAU~E | 2.204442 .6502666 3.39 0.001 .9294583 3.479426
MITTLERE R.. | 3.740884 .6486689 5.77 0.000 2.469033 5.012735
FACHHOCHSC~E | 5.525111 .7165393 7.71 0.000 4.120186 6.930036
HOCHSCHULR~E | 5.373367 .6561906 8.19 0.000 4.086768 6.659966
ANDERER AB.. | 1.073566 1.340499 0.80 0.423 -1.554762 3.701894
NOCH SCHUE.. | -2.950642 1.122798 -2.63 0.009 -5.152122 -.7491624
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_cons | 4.865181 .664438 7.32 0.000 3.562411 6.167951
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end of do-file
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Frage: gilt männlich dann als Referenzkategorie für alle unabhängigen Variablen??
Verdient dann eine Frau 4,16€ weniger als ein Mann?
wie interpretiere ich denn die einen Kategorien des Alters und des Schulabschlusses?
Die Cons_ sagt, dass das durchschnittliche Nettoeinkommen bei ??? was liegt?
Sorry für die vielen fragen und meine Überforderung. Aber ich danke schon im Voraus.