Dummy-Variablen und Interaktionseffekte Zusammenhang und Einsatzmöglichkeiten
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
04.04.2013
Verlag
GRINSeitenzahl
19 (Printausgabe)
Dateigröße
723 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783656400608
Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1,3, Universität Hohenheim, Sprache: Deutsch, Abstract: 1. Einleitung
1.1 Untersuchungsgegenstand
Die Regressionsanalyse wird als die Analyse von Beziehungen zwischen Variablen definiert und ist das weitverbreitetste statistische Werkzeug. Die Variablen, welche normalerweise in einer Regression enthalten sind, können beliebige Werte annehmen. Es gibt aber auch Anlässe, bei welchen Variablen eingefügt werden müssen, die nur wenige Werte annehmen können. Die Problematik der quantitativen Variablen besteht darin, dass diese keinen Vergleich zwi-schen mehreren Gruppen oder Eigenschaften ermöglichen. Die Regressionsanalyse löst diese Problematik durch den Einsatz von sogenannten Dummy - Variablen. Eine DV steht in der Regressionsanalyse für eine bestimmte Gruppe oder Eigenschaft und stellt in der empirischen Forschung ein häufig genutztes Instrument für die Berücksichtigung qualitativer Eigenschaf-ten dar. In dieser Seminararbeit wird der Einsatz von DV erklärt und ihr unterschiedlicher Einsatz erläutert. Weiter wird auch auf die möglichen Interaktionen zwischen einer DV und einer anderen unabhängigen Variablen hingewiesen.
2.5 Stata Beispiel
Im Folgenden wird mit dem Datensatz Soep.2005 eine Regression durchgeführt. Dabei soll die mögliche Lohndiskriminierung zwischen Männer und Frauen untersucht werden. In dieser Regression wird nur die DV male berücksichtigt. Als quantitative Variablen werden Ausbil-dungsdauer, Erfahrung und Unternehmenszugehörigkeit in die Regression eingefügt. Die Regression liefert folgende Daten:
1.1 Untersuchungsgegenstand
Die Regressionsanalyse wird als die Analyse von Beziehungen zwischen Variablen definiert und ist das weitverbreitetste statistische Werkzeug. Die Variablen, welche normalerweise in einer Regression enthalten sind, können beliebige Werte annehmen. Es gibt aber auch Anlässe, bei welchen Variablen eingefügt werden müssen, die nur wenige Werte annehmen können. Die Problematik der quantitativen Variablen besteht darin, dass diese keinen Vergleich zwi-schen mehreren Gruppen oder Eigenschaften ermöglichen. Die Regressionsanalyse löst diese Problematik durch den Einsatz von sogenannten Dummy - Variablen. Eine DV steht in der Regressionsanalyse für eine bestimmte Gruppe oder Eigenschaft und stellt in der empirischen Forschung ein häufig genutztes Instrument für die Berücksichtigung qualitativer Eigenschaf-ten dar. In dieser Seminararbeit wird der Einsatz von DV erklärt und ihr unterschiedlicher Einsatz erläutert. Weiter wird auch auf die möglichen Interaktionen zwischen einer DV und einer anderen unabhängigen Variablen hingewiesen.
2.5 Stata Beispiel
Im Folgenden wird mit dem Datensatz Soep.2005 eine Regression durchgeführt. Dabei soll die mögliche Lohndiskriminierung zwischen Männer und Frauen untersucht werden. In dieser Regression wird nur die DV male berücksichtigt. Als quantitative Variablen werden Ausbil-dungsdauer, Erfahrung und Unternehmenszugehörigkeit in die Regression eingefügt. Die Regression liefert folgende Daten:
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