SES School, Studie en Onderwijs
Wiskunde in de brugklas, Frans voor het examen of een studie Personeel en Arbeid? Moeilijke formulieren van DUO? Iets weten over studiefinanciering of studentenverenigingen? Dit is het forum voor leerkrachten, scholieren en studenten, van brugklas tot uni
Ik heb ook een vraag omdat ik vastloop met mn master thesis.
Voor mijn (uiteindelijk 3-way) ANOVA heb ik een independent variable (type of assortment) die bestaat uit 2 nominale variabelen (evidently equivalent en non equivalent). Deze variabele is echter niet gecodeerd in SPSS omdat iedere participant vragen heeft beantwoord over beide types of assortment.
Met een andere independent variable behoren participanten wel gewoon tot één van de twee nominale groepen (whether they have a broad or narrow scope of attention) en kan ik wel gewoon een ANOVA uitvoeren.
Hoe moet ik nu verder? Moet ik een dummy variable creëren? En op basis van welke data? Ik kreeg als tip dat ik misschien een nieuwe dataset moest creëren en dan de data van het ene assortiment onder dat van het andere assortiment te plakken. Maar hoe zou dit er dan uit komen te zien?
Ik hoop dat het een beetje duidelijk is
Voor mijn (uiteindelijk 3-way) ANOVA heb ik een independent variable (type of assortment) die bestaat uit 2 nominale variabelen (evidently equivalent en non equivalent). Deze variabele is echter niet gecodeerd in SPSS omdat iedere participant vragen heeft beantwoord over beide types of assortment.
Met een andere independent variable behoren participanten wel gewoon tot één van de twee nominale groepen (whether they have a broad or narrow scope of attention) en kan ik wel gewoon een ANOVA uitvoeren.
Hoe moet ik nu verder? Moet ik een dummy variable creëren? En op basis van welke data? Ik kreeg als tip dat ik misschien een nieuwe dataset moest creëren en dan de data van het ene assortiment onder dat van het andere assortiment te plakken. Maar hoe zou dit er dan uit komen te zien?
Ik hoop dat het een beetje duidelijk is
Kun je dit eens uitleggen. Je hebt een variabele die bestaat uit twee variabelen?quote:Op woensdag 25 mei 2016 15:20 schreef PlukvdP. het volgende:
Voor mijn (uiteindelijk 3-way) ANOVA heb ik een independent variable (type of assortment) die bestaat uit 2 nominale variabelen (evidently equivalent en non equivalent). Deze variabele is echter niet gecodeerd in SPSS omdat iedere participant vragen heeft beantwoord over beide types of assortment.
Excuses, ik bedoel dat die variabele bestaat uit 2 groepen.quote:Op woensdag 25 mei 2016 16:28 schreef MCH het volgende:
[..]
Kun je dit eens uitleggen. Je hebt een variabele die bestaat uit twee variabelen?
mijn variabele is dus 'type of assortment' en mijn groups zijn 'evidently equivalent' en 'non equivalent' .quote:Assumption #2: Your three independent variables should each consist of two or more categorical, independent groups. Example independent variables that meet this criterion include gender (two groups: male or female), ethnicity (three groups: Caucasian, African American and Hispanic), profession (five groups: surgeon, doctor, nurse, dentist, therapist), and so forth.
Dus eigenlijk heb je maar twee independent variabelen: type of assortment (evidently equi en non equi) en attention (broad or narrow)?quote:
[..]
Excuses, ik bedoel dat die variabele bestaat uit 2 groepen.
[..]
mijn variabele is dus 'type of assortment' en mijn groups zijn 'evidently equivalent' en 'non equivalent' .
Plus nog een derde, motivational orientation. die ook weer bestaat uit 2 groups.quote:
[..]
Dus eigenlijk heb je maar twee independent variabelen: type of assortment (evidently equi en non equi) en attention (broad or narrow)?
Alleen van die variabele type of assortment snap ik dus niet hoe ik hem mee moet nemen in de ANOVA omdat alle respondenten dus vragen hebben beantwoord over beide groepen. De andere 2 variabelen hebben dat niet, alle respondenten vallen hierbij netjes in 1 van de 2 categorieën.
Dus je hebt dit probleem?quote:
[..]
Plus nog een derde, motivational orientation. die ook weer bestaat uit 2 groups.
Alleen van die variabele type of assortment snap ik dus niet hoe ik hem mee moet nemen in de ANOVA omdat alle respondenten dus vragen hebben beantwoord over beide groepen. De andere 2 variabelen hebben dat niet, alle respondenten vallen hierbij netjes in 1 van de 2 categorieën.
Assumption #3: You should have independence of observations, which means that there is no relationship between the observations in each group or between the groups themselves. For example, there must be different participants in each group with no participant being in more than one group. This is more of a study design issue than something you would test for, but it is an important assumption of the three-way ANOVA. If your study fails this assumption, you will need to use another statistical test instead of the three-way ANOVA (e.g., a repeated measures design). If you are unsure whether your study meets this assumption, you can use our Statistical Test Selector, which is part of our enhanced guides.
Ik stel trouwens voor dat iedereen voortaan z'n conceptuele model hier ook post. Dat maakt vragen beantwoorden vaak wat makkelijker. 
Stargazer.quote:
Maak je eigen tabel. SPSS output in je scriptie.
Dus even exporteren naar excel.
Op dinsdag 23 november 2010 02:22 schreef Braddie het volgende:
Haal van internet af man.
Haal van internet af man.
Ik lees het nu. Maar die tip/hint die ik van mijn begeleider kreeg dan? Een nieuwe dataset creëren? Is er iemand die hier iets meer over weet? Het zou toch echt met een three-way ANOVA moeten kunnen blijkbaar.quote:
[..]
Dus je hebt dit probleem?
Assumption #3: You should have independence of observations, which means that there is no relationship between the observations in each group or between the groups themselves. For example, there must be different participants in each group with no participant being in more than one group. This is more of a study design issue than something you would test for, but it is an important assumption of the three-way ANOVA. If your study fails this assumption, you will need to use another statistical test instead of the three-way ANOVA (e.g., a repeated measures design). If you are unsure whether your study meets this assumption, you can use our Statistical Test Selector, which is part of our enhanced guides.
Heb je nou een fout gemaakt in je questionnaire? Mensen konden het assortiment tegelijk evidently equivalent en non equivalent vinden?quote:
[..]
Ik lees het nu. Maar die tip/hint die ik van mijn begeleider kreeg dan? Een nieuwe dataset creëren? Is er iemand die hier iets meer over weet? Het zou toch echt met een three-way ANOVA moeten kunnen blijkbaar.
Het enige wat ik kan bedenken is dat je een variabele aanmaakt met 0 als ze beide 0 hebben, 1 als 1 van de opties, 2 de andere optie en 3 als ze beide opties hebben aangekruist.
Dat is een package voor R die je output omzet naar LaTeX-code. Werkt fantastisch.quote:
Op dinsdag 23 november 2010 02:22 schreef Braddie het volgende:
Haal van internet af man.
Haal van internet af man.
newmatrix <- t(matrix). Moet je je dataset wel even als matrix lezen.quote:
[..]
Ahzo, ja dat gaat makkelijker in SPSS dan R ja.(Zou zo 123 even niet weten hoe dat in R moet.)
Als ik het goed begrijp, is het probleem dat de variabele "type of assortment" ongestructureerd is, omdat deze bestaat uit de antwoorden op een open vraag? Dat betekent dat je deze zal moeten coderen. Open je dataset in Excel, stel codes op voor de verschillende antwoordcategorieën en codeer vervolgens alle antwoorden die je hebt gekregen in een nieuwe, lege kolom. Zeker voor een scriptie zal dat moeten volstaan.quote:
[..]
Ik lees het nu. Maar die tip/hint die ik van mijn begeleider kreeg dan? Een nieuwe dataset creëren? Is er iemand die hier iets meer over weet? Het zou toch echt met een three-way ANOVA moeten kunnen blijkbaar.
Het zijn geen open vragen. Voor deze variabele heb ik voor beide groepen (beide assortimenten dus) een figuur met hierop verschillende producten. Van deze producten moet men er 1 uitkiezen. En dat dan voor beide assortimenten. Het product dat je omcirkelt is dan de 'location of product' (mijn dependent variable). Ik wil dus onderzoeken of er een verschil zit tussen de 2 verschillende assortimenten en de location of products die mensen kiezen.quote:Op donderdag 26 mei 2016 06:24 schreef Reya het volgende:
[..]
Als ik het goed begrijp, is het probleem dat de variabele "type of assortment" ongestructureerd is, omdat deze bestaat uit de antwoorden op een open vraag? Dat betekent dat je deze zal moeten coderen. Open je dataset in Excel, stel codes op voor de verschillende antwoordcategorieën en codeer vervolgens alle antwoorden die je hebt gekregen in een nieuwe, lege kolom. Zeker voor een scriptie zal dat moeten volstaan.
Maar iedere respondent heeft dus voor beide assortimenten een product omcirkelt, waardoor ik nu niet kan zeggen: respondent 1 valt voor de variabele type of assortment in groep 1 of 2. Dit kan wel bij "normale" variabelen in een ANOVA.
Dan moet je een nieuwe variabele creëren die controleert of keuze bij assortiment A en keuze bij assortiment B gelijk dan wel ongelijk is. Zowel in R als in SPSS vergt dit een klein beetje syntax.quote:
[..]
Het zijn geen open vragen. Voor deze variabele heb ik voor beide groepen (beide assortimenten dus) een figuur met hierop verschillende producten. Van deze producten moet men er 1 uitkiezen. En dat dan voor beide assortimenten. Het product dat je omcirkelt is dan de 'location of product' (mijn dependent variable). Ik wil dus onderzoeken of er een verschil zit tussen de 2 verschillende assortimenten en de location of products die mensen kiezen.
Maar iedere respondent heeft dus voor beide assortimenten een product omcirkelt, waardoor ik nu niet kan zeggen: respondent 1 valt voor de variabele type of assortment in groep 1 of 2. Dit kan wel bij "normale" variabelen in een ANOVA.
Gewoon handmatig gaat denk ik sneller met zo´n studentenenquete.quote:
[..]
Dan moet je een nieuwe variabele creëren die controleert of keuze bij assortiment A en keuze bij assortiment B gelijk dan wel ongelijk is. Zowel in R als in SPSS vergt dit een klein beetje syntax.
Leer ze nou niet het verkeerde aan. Syntax is altijd beter.quote:
[..]
Gewoon handmatig gaat denk ik sneller met zo´n studentenenquete.
Aldus.
Ik heb een sterk vermoeden dat de vraagsteller weinig syntaxen of uberhaupt statistiek nodig heeft in z'n verdere beroepsleven.quote:Op donderdag 26 mei 2016 12:58 schreef Z het volgende:
[..]
Leer ze nou niet het verkeerde aan. Syntax is altijd beter.
Studeert PlukvdP Marketing in Groningen? 
[ Bericht 0% gewijzigd door #ANONIEM op 26-05-2016 13:16:49 ]
[ Bericht 0% gewijzigd door #ANONIEM op 26-05-2016 13:16:49 ]
Nog bedankt voor de eerdere reactie.
Ik heb inmiddels een model kunnen maken.
Ik gebruik panel data over een 3 jarige periode en 30 regio's. Ik heb GDP en GDP growth als dependent variables. Bij GDP klinkt alles vrij logisch, de variabelen die effect zouden moeten hebben zijn significant. Echter bij GDP growth is het een compleet ander verhaal. Ik ben vrij zeker van m'n GDP growth variabelen, dat zij de juiste waardes hebben. Ik heb dit zowel handmatig uitgerekend als via m'n software (STATA). Echter zijn de independent variables en control variables compleet onlogisch. Variables die een positief effect zouden moeten hebben, bijvoorbeeld het growth percentage van employment, unemployment (negatief), investeringen, import en export increase, nemen negatieve waardes aan! Verder zijn zij vrijwel allemaal negatief.
Ik snap er niks van, ik heb zowel een normale regressie gedaan, als een fixed en random effect regressie.
Heeft iemand dit wel eens meegemaakt? Dat de resultaten van de regressie totaal onverwacht zijn... Waar zou dit aan kunnen liggen?
Ik heb inmiddels een model kunnen maken.
Ik gebruik panel data over een 3 jarige periode en 30 regio's. Ik heb GDP en GDP growth als dependent variables. Bij GDP klinkt alles vrij logisch, de variabelen die effect zouden moeten hebben zijn significant. Echter bij GDP growth is het een compleet ander verhaal. Ik ben vrij zeker van m'n GDP growth variabelen, dat zij de juiste waardes hebben. Ik heb dit zowel handmatig uitgerekend als via m'n software (STATA). Echter zijn de independent variables en control variables compleet onlogisch. Variables die een positief effect zouden moeten hebben, bijvoorbeeld het growth percentage van employment, unemployment (negatief), investeringen, import en export increase, nemen negatieve waardes aan! Verder zijn zij vrijwel allemaal negatief.
Ik snap er niks van, ik heb zowel een normale regressie gedaan, als een fixed en random effect regressie.
Heeft iemand dit wel eens meegemaakt? Dat de resultaten van de regressie totaal onverwacht zijn... Waar zou dit aan kunnen liggen?
Dan heb je geen bewijs gevonden voor je hypothese?quote:
Heeft iemand dit wel eens meegemaakt? Dat de resultaten van de regressie totaal onverwacht zijn... Waar zou dit aan kunnen liggen?
Sign of the coefficient speelt ook een rol natuurlijk. Ga jij het maar uitleggen als b.v. advertising een negatief effect heeft op sales terwijl je logisch gezien natuurlijk een positief effect zal mogen verwachten.quote:
[..]
Dan heb je geen bewijs gevonden voor je hypothese?
Post je model / output en de VIF. Post ook een (screenshot van) correlatietabel. Er zijn verschillende redenen waarom een coefficient negatief kan worden terwijl je andersom verwacht, multicollinearity is daar een van. Aangezien je een economisch model probeert te maken waarin alles elkaar beinvloed lijkt me dat wel voor de hand liggend.
Probeer ook eens de variablen een voor een toe te voegen om te kijken hoe de coefficients veranderen in bijzijn van andere.
Probeer ook eens de variablen een voor een toe te voegen om te kijken hoe de coefficients veranderen in bijzijn van andere.
I am a Chinese college students, I have a loving father, but I can not help him, he needs to do heart bypass surgery, I can not help him, because the cost of 100,000 or so needed, please help me, lifelong You pray Thank you!
Het is erger dan dat, de H0 wordt zo wel weerlegd, alleen niet op de manier die verwacht was.quote:
[..]
Dan heb je geen bewijs gevonden voor je hypothese?
Anyway - zo lang er geen info is over de betrouwbaarheid van het model (is er multicollinearity, endogeneity, homoscedasticity?) is het nog niet duidelijk of het model realistisch/betrouwbaar is.
Ik zou trouwens bij dit soort onderzoeken altijd beginnen met autoregressions, omdat de huidige GDP altijd zeer (95%+) afhankelijk is van de GDP t-1, t-2, , enz.. Als je niet de benodigde hoeveelheid data hebt hiervoor (veel tijdsperiodes) dan kan je GDP t-1 als lag toevoegen voor een snelle oplossing...
I am a Chinese college students, I have a loving father, but I can not help him, he needs to do heart bypass surgery, I can not help him, because the cost of 100,000 or so needed, please help me, lifelong You pray Thank you!
Is dit hetzelfde?quote:
Ik zou trouwens bij dit soort onderzoeken altijd beginnen met autoregressions, omdat de huidige GDP altijd zeer (95%+) afhankelijk is van de GDP t-1, t-2, , enz.. Als je niet de benodigde hoeveelheid data hebt hiervoor (veel tijdsperiodes) dan kan je GDP t-1 als lag toevoegen voor een snelle oplossing...
Traditionally, the first-order autoregressive process (AR(1)) represented by (5.11)
has been the primary autocorrelation process considered in econometrics (Judge
et al. 1985, pp. 226–227). For annual data, the AR(1)-process is often sufficient
for models with autocorrelated disturbances (with the caveat that it may mask
other shortcomings in model specification).
Zeker in gevallen als GDP-groei zou ik ook al snel denken aan een algemeen gebrek aan statistische kracht (niet genoeg observaties) en gecorreleerde meetfouten (observaties beïnvloeden elkaar door omstandigheden).quote:
[..]
Het is erger dan dat, de H0 wordt zo wel weerlegd, alleen niet op de manier die verwacht was.
Anyway - zo lang er geen info is over de betrouwbaarheid van het model (is er multicollinearity, endogeneity, homoscedasticity?) is het nog niet duidelijk of het model realistisch/betrouwbaar is.
Ik zou trouwens bij dit soort onderzoeken altijd beginnen met autoregressions, omdat de huidige GDP altijd zeer (95%+) afhankelijk is van de GDP t-1, t-2, , enz.. Als je niet de benodigde hoeveelheid data hebt hiervoor (veel tijdsperiodes) dan kan je GDP t-1 als lag toevoegen voor een snelle oplossing...
http://imgur.com/97VD57L
Bedanktt
Dit is een model over 3 jaren met jaarlijkse data en 31 regios.
GRP = gross regional product
GRPcapgrowth = % groei in GRP capita
fixedinvesrgrowth = % groei in fixed asset investments
intusergrowth = % groei internet penetratie (internet gebruikers/populatie)
gcf = gross capital formation
higheducper = % van populatie die hoger onderwijs volgt
urbanunper = unemployment % in urban cities
grptert2 = grp tertiary/grp
popdensity = populatie density
Verder weet ik dit dit model niet optimaal is, en heb het met verschillende constructies geprobeerd maar allen geven soortgelijke resultaten.
Mijn normale non-groei model werkt wel heel goed. Maar alleen de growth werkt van geen meter. Bijvoorbeeld de R-squared van reg GRP fixedassetinvestments is 75%. Maar de R-squared van reg GRPgrowth fixedassetinvestmentsgrowth = 0.04%!
[ Bericht 64% gewijzigd door ScriptieIdee12345 op 27-05-2016 15:35:57 ]
Bedanktt
Dit is een model over 3 jaren met jaarlijkse data en 31 regios.
GRP = gross regional product
GRPcapgrowth = % groei in GRP capita
fixedinvesrgrowth = % groei in fixed asset investments
intusergrowth = % groei internet penetratie (internet gebruikers/populatie)
gcf = gross capital formation
higheducper = % van populatie die hoger onderwijs volgt
urbanunper = unemployment % in urban cities
grptert2 = grp tertiary/grp
popdensity = populatie density
Verder weet ik dit dit model niet optimaal is, en heb het met verschillende constructies geprobeerd maar allen geven soortgelijke resultaten.
Mijn normale non-groei model werkt wel heel goed. Maar alleen de growth werkt van geen meter. Bijvoorbeeld de R-squared van reg GRP fixedassetinvestments is 75%. Maar de R-squared van reg GRPgrowth fixedassetinvestmentsgrowth = 0.04%!
[ Bericht 64% gewijzigd door ScriptieIdee12345 op 27-05-2016 15:35:57 ]
Mij is verteld dat met panel data al die dingen worden verholpen door fixed en random effects, door middel van xtreg, fe en xtreg, re. Is dit onjuist?
Okay, je doet geen echte fixed effects want je zet de variablen die voor het fixed effects model zorgen niet vast 
Zie http://www.jblumenstock.com/files/courses/econ174/FEModels.pdf vanaf Fixed effects regression in practice
Goed, ik zou het volgende doen:
Kies een paar variablen die je echt wil hebben en die niet echt gecorreleerd zijn (corr var1 var2 var3), werk hiermee met de volgende stappen :
-Maak dummy voor Year 2, Year 3. Probeer de reg met deze twee dummies en je gekozen v
variablen.
-Maak een dummy voor elke regio die je hebt behalve 1. Probeer de reg met de year dummies en deze dummies en je variabelen. ( stata command: tabulate regio, generate(regio) zet de regio's in dummies)
Je hebt nu een fixed effect model.
Helpt het niet?
-Maak een variable gdpgrowth_1 en maak hiervan de GDPgrowth van de vorige periode, dus voor de group uit jaar 3 neem je de gdpgrowth van jaar 2. Als je geen dgpgrowth van jaar 0 hebt, dan zul je afscheid moeten nemen van je year 1 observaties in je analyse.
-Probeer de gdpgrowth lag met de regressie + year 2 + year 3
-Probeer de gdpgrowth met de hele fixed effects model.
ADDITIONEEL:
-Type hettest na een regressie, is het resultaat significant?
-Bekijk de VIFs of multicollinearity condition index (find collin)
-Probeer eeens na een regressie command het volgende: , vce(robust) of , vce(cluster regio)
Zie http://www.jblumenstock.com/files/courses/econ174/FEModels.pdf vanaf Fixed effects regression in practice
Goed, ik zou het volgende doen:
Kies een paar variablen die je echt wil hebben en die niet echt gecorreleerd zijn (corr var1 var2 var3), werk hiermee met de volgende stappen :
-Maak dummy voor Year 2, Year 3. Probeer de reg met deze twee dummies en je gekozen v
variablen.
-Maak een dummy voor elke regio die je hebt behalve 1. Probeer de reg met de year dummies en deze dummies en je variabelen. ( stata command: tabulate regio, generate(regio) zet de regio's in dummies)
Je hebt nu een fixed effect model.
Helpt het niet?
-Maak een variable gdpgrowth_1 en maak hiervan de GDPgrowth van de vorige periode, dus voor de group uit jaar 3 neem je de gdpgrowth van jaar 2. Als je geen dgpgrowth van jaar 0 hebt, dan zul je afscheid moeten nemen van je year 1 observaties in je analyse.
-Probeer de gdpgrowth lag met de regressie + year 2 + year 3
-Probeer de gdpgrowth met de hele fixed effects model.
ADDITIONEEL:
-Type hettest na een regressie, is het resultaat significant?
-Bekijk de VIFs of multicollinearity condition index (find collin)
-Probeer eeens na een regressie command het volgende: , vce(robust) of , vce(cluster regio)
I am a Chinese college students, I have a loving father, but I can not help him, he needs to do heart bypass surgery, I can not help him, because the cost of 100,000 or so needed, please help me, lifelong You pray Thank you!
Hoi, ik heb even een kort vraagje.
Ik wil in mijn lineaire regressieanalyse (in SPSS) controleren voor een aantal (scale meetniveau) variabelen.
Doe ik dat gewoon door de controlevariabelen in het eerst block (method:enter) in te voeren, en in het tweede block mijn onafhankelijke variabele?
En waar kijk ik dan als ik de significantie, R² en F van de predictor wil weten?
Ik raak namelijk helemaal in de war. Wat zegt het als het gehele model wel significant is maar de predictor niet? Dat betekent toch dat de predictor niks toevoegt aan het model, maar dat de significante controlevariabelen daarvoor zorgen?
Ik wil vooral weten wat ik nu precies moet rapporteren.
[ Bericht 5% gewijzigd door PluisigNijntje op 28-05-2016 19:49:16 ]
Ik wil in mijn lineaire regressieanalyse (in SPSS) controleren voor een aantal (scale meetniveau) variabelen.
Doe ik dat gewoon door de controlevariabelen in het eerst block (method:enter) in te voeren, en in het tweede block mijn onafhankelijke variabele?
En waar kijk ik dan als ik de significantie, R² en F van de predictor wil weten?
Ik raak namelijk helemaal in de war. Wat zegt het als het gehele model wel significant is maar de predictor niet? Dat betekent toch dat de predictor niks toevoegt aan het model, maar dat de significante controlevariabelen daarvoor zorgen?
Ik wil vooral weten wat ik nu precies moet rapporteren.
[ Bericht 5% gewijzigd door PluisigNijntje op 28-05-2016 19:49:16 ]
Nomnomnomnomnomnomnomnomnomnom
Het
Je laatste stelling/vraag klopt. Kijk voor voorbeelden van hoe je dit rapporteert in Pallant of Field.
Het hangt er een beetje vanaf wat die controlevariabelen zijn. In de sociale wetenschappen is het gebruikelijk dat je demografische variabelen eerst erin zet. De achtergrond van die gedachte is dat deze kenmerken namelijk al aanwezig zijn. De verklaarde variantie wordt dan eerst toegeschreven aan die variabelen. Hier is natuurlijk over te discussieren. Keith heeft hier een heldere uitleg over opgenomen in Multiple Regression and Beyond.quote:
Hoi, ik heb even een kort vraagje.
Ik wil in mijn lineaire regressieanalyse (in SPSS) controleren voor een aantal (scale meetniveau) variabelen.
Doe ik dat gewoon door de controlevariabelen in het eerst block (method:enter) in te voeren, en in het tweede block mijn onafhankelijke variabele?
En waar kijk ik dan als ik de significantie, R² en F van de predictor wil weten?
Ik raak namelijk helemaal in de war. Wat zegt het als het gehele model wel significant is maar de predictor niet? Dat betekent toch dat de predictor niks toevoegt aan het model, maar dat de significante controlevariabelen daarvoor zorgen?
Ik wil vooral weten wat ik nu precies moet rapporteren.
Je laatste stelling/vraag klopt. Kijk voor voorbeelden van hoe je dit rapporteert in Pallant of Field.
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Betreft de lineaire regressie analyse heb ik ook een vraag. Ik wil het effect meten van een independent variable op een dependent variable. De sample size is 205. Als ik een control variable toevoeg (gender) blijft de sample size 205. Als ik een tweede control variable toevoeg (age) veranderd de sample size naar 26. Hoe kan dit? Ik heb gezocht op google maar kan er niks over vinden.
Wie helpt mij uit de brand? Vast bedankt!
Wie helpt mij uit de brand? Vast bedankt!
quote:
[..]
Wauw, stom dat ik dit gemist heb. Hoe makkelijk kan het soms zijn. Dankjewel!
Erg bedankt voor je reactie. Op de een of andere manier lukt het nu wel.quote:
Okay, je doet geen echte fixed effects want je zet de variablen die voor het fixed effects model zorgen niet vast
Zie http://www.jblumenstock.com/files/courses/econ174/FEModels.pdf vanaf Fixed effects regression in practice
Goed, ik zou het volgende doen:
Kies een paar variablen die je echt wil hebben en die niet echt gecorreleerd zijn (corr var1 var2 var3), werk hiermee met de volgende stappen :
-Maak dummy voor Year 2, Year 3. Probeer de reg met deze twee dummies en je gekozen v
variablen.
-Maak een dummy voor elke regio die je hebt behalve 1. Probeer de reg met de year dummies en deze dummies en je variabelen. ( stata command: tabulate regio, generate(regio) zet de regio's in dummies)
Je hebt nu een fixed effect model.
Helpt het niet?
-Maak een variable gdpgrowth_1 en maak hiervan de GDPgrowth van de vorige periode, dus voor de group uit jaar 3 neem je de gdpgrowth van jaar 2. Als je geen dgpgrowth van jaar 0 hebt, dan zul je afscheid moeten nemen van je year 1 observaties in je analyse.
-Probeer de gdpgrowth lag met de regressie + year 2 + year 3
-Probeer de gdpgrowth met de hele fixed effects model.
ADDITIONEEL:
-Type hettest na een regressie, is het resultaat significant?
-Bekijk de VIFs of multicollinearity condition index (find collin)
-Probeer eeens na een regressie command het volgende: , vce(robust) of , vce(cluster regio)
Super bedankt voor je uitleg.
Hettest werkt niet hier, de andere wel maar veranderen niet heel veel aan de waardes. Echter is het model nu wel ok (lijkt zo).
Een andere vraag.
Is log(GDP) hetzelfde als GDP growth?
Ja.quote:
Een andere vraag.
Is log(GDP) hetzelfde als GDP growth?
Ik baseer mij op Google, kun je zelf ook gebruiken: Noticequote:
that if we difference log GDP, we get the growth rate of GDP.
Niet helemaal. Het is een benadering, maar wel een benadering die door iedereen als goed genoeg wordt beschouwd.quote:
Op dinsdag 23 november 2010 02:22 schreef Braddie het volgende:
Haal van internet af man.
Haal van internet af man.
Fijn dat het helpt!quote:
[..]
Erg bedankt voor je reactie. Op de een of andere manier lukt het nu wel.
Super bedankt voor je uitleg.
Hettest werkt niet hier, de andere wel maar veranderen niet heel veel aan de waardes. Echter is het model nu wel ok (lijkt zo).
Hmm, ik zou zeggen - zoals ik de vraag begrijp - Nee.quote:Een andere vraag.
Is log(GDP) hetzelfde als GDP growth?
GDP = 300 miljard
LOG(GDP) = 11.47
Hoe je hier een GDP growth in ziet weet ik niet
Misschien bedoel je het volgende:
EDIT:quote:Trend measured in natural-log units = ~percentage growth: Because changes in the natural logarithm are (almost) equal to percentage changes in the original series, it follows that the slope of a trend line fitted to logged data is equal to the average percentage growth in the original series. http://people.duke.edu/~rnau/411log.htm#trend
Dat klopt ook; als je log(dependent variable) gebruik in regressies dan zijn de coefficienten van de independent variables ongeveer de percentage groei van de dependent, maar het wijkt meer af wijkt meer af bij hogere percentages.quote:Op woensdag 1 juni 2016 16:57 schreef wimjongil het volgende:
[..]
Niet helemaal. Het is een benadering, maar wel een benadering die door iedereen als goed genoeg wordt beschouwd.
[ Bericht 4% gewijzigd door Zith op 01-06-2016 20:29:31 ]
I am a Chinese college students, I have a loving father, but I can not help him, he needs to do heart bypass surgery, I can not help him, because the cost of 100,000 or so needed, please help me, lifelong You pray Thank you!
Ik ben bezig met een aantal logistische regressies, waaronder regressies met interactie-effecten.
Nu heb ik een beetje moeite met het uitvoeren ervan, maar ook met de interpretatie ervan.
Is er misschien iemand die morgen wat tijd over heeft om mijn regressies en interpretaties door te kijken en te voorzien van wat behulpzaam commentaar?
Mijn dank zal groot zijn
Nu heb ik een beetje moeite met het uitvoeren ervan, maar ook met de interpretatie ervan.
Is er misschien iemand die morgen wat tijd over heeft om mijn regressies en interpretaties door te kijken en te voorzien van wat behulpzaam commentaar?
Mijn dank zal groot zijn
Regenboog, regenboog
gelukkig ben je krom,
anders heette je regenstreep,
en dat klinkt toch wel zo stom
gelukkig ben je krom,
anders heette je regenstreep,
en dat klinkt toch wel zo stom
Ik heb een toets gedaan met een kruistabel, maar nu komt er geen cramer's v uit. Er waren echter ook maar 2 respondenten die het antwoord kozen. Moet je aan een bepaald aantal 'antwoorden' voldoen voor er een cramer's v uitrolt?
Wel aangeklikt natuurlijk?quote:
Ik heb een toets gedaan met een kruistabel, maar nu komt er geen cramer's v uit. Er waren echter ook maar 2 respondenten die het antwoord kozen. Moet je aan een bepaald aantal 'antwoorden' voldoen voor er een cramer's v uitrolt?
Als jet deze ochtend plaatst, kijk ik er tijdens de lunch naar.quote:
Ik ben bezig met een aantal logistische regressies, waaronder regressies met interactie-effecten.
Nu heb ik een beetje moeite met het uitvoeren ervan, maar ook met de interpretatie ervan.
Is er misschien iemand die morgen wat tijd over heeft om mijn regressies en interpretaties door te kijken en te voorzien van wat behulpzaam commentaar?
Mijn dank zal groot zijn
