STATA-FORUM.DE

Hallo,

Ich führe gerade für meine Abschlussarbeit ein ordered probit Modell durch und dies ist auch meiner allererste Begegnung mit STATA. Auch wenn vielleicht nicht alles richtig ist, was ich mache, bin ich sehr froh, mich an STATA ran gewagt zu haben. Allerdings sind doch noch einige Fragen offen.

Ich habe gelesen, dass es sinnvoller ist, average marginal effects zu verwenden, ist das richtig?

Zudem würde ich gerne einen einseitigen Test durchführen, so in der Art
H0: b1 <= b2,
H1: b1> b2

aber ich weiß nicht, wie das in STATA geht.. Kann mir jemand helfen..?

Liebe Grüße

Ich habe gelesen, dass es sinnvoller ist, average marginal effects zu verwenden, ist das richtig?

Sinnvoll wofür?

Zudem würde ich gerne einen einseitigen Test durchführen, so in der Art
H0: b1 <= b2,
H1: b1> b2

Du willst nicht einseitig testen. Ein einseitiger Test ist nur dann gerechtfertigt, wenn das alternative Ergebniss bedeutungslos ist. Eine einseitige Hypothese alleine rechtfertigt noch keinen einseitigen Test. Falls Du tatsächlich einseitig testen willst, den angezeigten p-Wert einfach durch zwei teilen.

Hallo,
average marginal effects sind sinnvoll, wenn du die Veränderung der Eintrittssahrschceinlichkeit in Prozentpunkten (!) bei einer Veränderung der x-Variablen um eine Einheit darstellen willst. Dies ist aussagekräftiger als die Odds Ratio, denn diese geben lediglich an, um welchen Faktor sich die Chancen (!) verändern. So ist es jedenfalls mit den average marginal effects in logit und probitmodellen. ob es bei ordered probit auch der Fall ist kann ich nicht zu 100% versichern..

Bestes,
Marnie

Odds Ratios sind nur in logisitschen Modellen definiert. Bei Annahme eines Normalverteilten Fehlers (probit) gibt es dieses Konzept nicht.

Marginale Effekte in nicht-linearen Modellen sind m.E. desshalb unsinnig, weil sie einen "linearen" Effekt darstellen. Wenn ich einen linearen Effekt will, wozu dann ein nicht-lineares Modell spezifizieren? Wie es Maarten Buis einmal so schön ausgedrückt hat (sinngemäß): A marginal effect is the result of a model. If you need a model to interpret the results of your original model, something wrong with your original model.

Hallo,

danke für die Antworten

gibt es bei der Interpretation denn dann überhaupt einen Unterschied zwischen average marginal effects und marginal Effets at mean?

Wenn die marginal effects unsinnig sind, was habe ich denn von Modellen wie dem ordered probit Modell? Ich dachte, die marginal effects zeigen mir die Wahrscheinlichkeit an, in eine meiner 4 Kategorien der abhängigen Variablen zu fallen?

Lies dir unbedingt von Best und Wolf (Handbuch der sozw. Datenanalyse) die Seiten 839&840 durch!