Hmm, maar ik las dat het dan meestal aan je sample size ligt.quote:Op donderdag 8 december 2016 16:56 schreef Sarasi het volgende:
Stel ik heb data die, als ik ze zou plotten, een beetje op een parabool zou lijken. Vervolgens voer ik een lineaire regressie uit. In dat geval past data die niet in de fit van het model, en dat heeft ten gevolge dat mijn voorspelde waarden (onder een lineair model) niet passen bij mijn geobserveerde waarden (want: exponentieel model). Je fit is slecht, dus je voorspelde waarden hebben een heel grote error component.
Wat denk je dan, dat je daarmee door kunt werken of dat je iets moet doen?
Leuk onderzoek met raakvlakken op mijn PhD!quote:Op maandag 19 december 2016 17:13 schreef Mynheer007 het volgende:
Ik ben momenteel bezig met een onderzoek naar de expertise van Nederland op het gebied van zeldzame ziekten. Hiervoor gebruik ik o.a. publicatie-data die ik nu redelijk netjes heb staan. Het format is:
Instituut X, uitland Y heeft in jaartal Z n aantal publicaties geschreven over ziekte Q.
Nu wil ik de ontwikkeling van het aantal publicaties over een ziekte over de tijd weergeven...en de invloed van de markt introductie van medicijnen en/of oprichting van patientenverenigingen hierop in kaart brengen.
Het gaat niet zo zeer om de absolute aantallen want die nemen eigenlijk altijd wel toe over de tijd. Ik wil vooral kijken naar de ontwikkeling van Nederland t.o.v. de wereld output en de ontwikkeling van de concentratie in Nederland binnen een instituut.
Eigenlijk zou ik na deze studie iets meer willen kunnen zeggen over de invloed van de onderstaande evenementen:
- Na marktintroductie medicijn nam het aandeel van Nederland in de wereld output af...
- Na oprichting patientenvereniging nam het aantal publicaties in Nederland toe
- Over de loop van de tijd zijn de publicaties van Nederland steeds meer geconcentreerd in Instituut X.
Ik zit te denken om een regressie te doen over de periode voor en na een evenement.
Op zich is dit niet een heel gecompliceerde vraagstuk maar ik zit er toch mee te stoeien...hoe dit op een wetenschappelijk verantwoorde manier weer te geven. Hierbij loop ik aan tegen zaken als:
- Wat doe je met jaren waarin geen publicaties geschreven zijn? (als ik output Nederland dan deel door wereld-output dan krijg ik uiteraard 0/0)
- Wat doe je met jaren waarin Nederland geen publicaties schreef?(Als ik de concentratie van de Nederlandse expertise in een instituut zou willen weergeven over de tijd dan moet ik publicaties instiuut delen door publicaties nederland...en dan krijgen we weer 0/0)
En stel ik krijg de volgende twee regressielijnen:
Voor evenement: y=1,5x +2
Na evenement: y= 2,0+ 3
- Hoe zou ik op basis van deze twee lijnen de invloed van het evenement kunnen quantificeren?
Alle hulp wordt gewaardeerd en vraag maar raak als iets je niet duidelijk is.
Bedankt voor je uitgebreide reactie. Ik ga er morgen even goed voor zitten om te kijken hoe ver ik hier mee kan komen. Ik stuur je morgen ook wel even een pm want ik ben wel geïnteresseerd in hoe jij het hebt aangepakt.quote:Op maandag 19 december 2016 23:08 schreef Zith het volgende:
[..]
Leuk onderzoek met raakvlakken op mijn PhD!
Ik raad je een difference-in-differences estimatie aan met Nederland als treatment group.
[ afbeelding ]
Dus twee dummies: Nederland (0/1), Ex-post (0/1). Periode na (ex-post) marktintroductie voor nederland is dus 1 & 1 voor beide dummies. Ik zou een periode nemen (bijv. 5 jaar na introducie, 5 jaar voor introductie) dan takkel je het probleem met nullen, per jaar kan ook, dan wordt het lastiger werk maar dan kan je zien of het effect na x jaar af neemt.
Y(publicaties?) = B0 + B1*Nederland + B2*ExPost + B3*Nederland*ExPost + BnXn + E.
Als de interactie NL*Expost significant en positief is dan heeft marktintroductie een positief effect op publicaties.
Mooist zou zijn als je een aantal landen neemt (US/UK/FR/DE/NL), dan kan je wellicht meerdere marktintroducties in meerdere landen bekijken.
Wellicht kan je ipv landen instituten gebruiken (en dan daarna bij resultaten ook bekijken of alle NL instituten vooruitgang boekten?
Je moet laten zien dat in gevallen zonder evenement er geen verschil is tussen beide groepen (dus dat ze bijv. beiden stijgen in publicaties)... kan je doen door naar vergelijkbare wetenschapspublicaties te kijken voor beide groepen (zie --->> parallel assumption test)
Ik kan je eventueel mijn (in November gesubmit naar journal) working paper sturen, heeft raakvlakken in de zin dat het over wetenschap(pers) gaat en diff-in-diff na een evenement gaat.
Je kunt ook kijken naar een Chow test. Dan kijk je of er een structural break zit op een vooraf gespecificeerd punt. In jouw geval zou dat prima kunnen volgens mij, dan bekijk je de data voor en na de oprichting van een patientenvereniging etc.quote:Op maandag 19 december 2016 23:58 schreef Mynheer007 het volgende:
[..]
Bedankt voor je uitgebreide reactie. Ik ga er morgen even goed voor zitten om te kijken hoe ver ik hier mee kan komen. Ik stuur je morgen ook wel even een pm want ik ben wel geïnteresseerd in hoe jij het hebt aangepakt.
Bedankt voor de tip. Ik heb er al een paar mooie plaatjes mee kunnen maken en heb gevonden wat ik wilde; een hele duidelijk break op het moment dat er een medicijn geïntroduceerd werd. Echter is dat bij sommige ziekten weer net anders maar dan blijken er dus verschillende ontwikkelmodellen zijn:)quote:Op dinsdag 20 december 2016 09:43 schreef wimjongil het volgende:
[..]
Je kunt ook kijken naar een Chow test. Dan kijk je of er een structural break zit op een vooraf gespecificeerd punt. In jouw geval zou dat prima kunnen volgens mij, dan bekijk je de data voor en na de oprichting van een patientenvereniging etc.
Je moet 1 enkel model doen, waarin zowel beide variabelen als de interactie staan. Voor robistness checks eventueel een paar extra met verschillende extra controlevariabelen, maar wel elke keer met beide variabelen en de interactie. Als je daar een deel van uitlaat meet je immers niet langer het pure effect dat je zoekt.quote:Op vrijdag 20 januari 2017 12:56 schreef KaBuf het volgende:
Vraagje
Even eenvoudig gesteld. Ik heb variabele A, B en ik meet interactie A*B.
Voor A heb ik hypothese 1.
Voor B heb ik hypothese 2.
Voor A*B heb ik hypothese 3.
Naar mijn idee moet ik dan drie losse regressies draaien:
Eerste egressie met de controlevariabelen en variabele A, om hypothese 1 te meten.
Tweede regressie 1 met de controlevariabelen en variabele B, om hypothese 2 te meten.
Maar ik twijfel over de derde regressie om hypothese 3 te meten, met de invloed van A*B. Moet ik dan enkel de interactie A*B meenemen, of ook de twee losse variabelen A en B?
Kan iemand mij uit de brand helpen?
Dus die zegt ook verschillende regressiesquote:volgens mij zou de student vier regressies kunnen draaien:
- Een zonder interacties (alleen main effects)
- Een met interactie RvC x PBetr
- Een met interactie AC x PBetr
- Een met interacties RcC x PBetr en AC x PBetr. (volledig model)
Mijn begeleider heeft letterlijk naar de tweede lezer gemaild:quote:Op vrijdag 20 januari 2017 13:31 schreef MCH het volgende:
Wel een slechte eerste begeleider die het op de manier zoals je het eerst hebt gedaan goedkeurt
quote:ik denk dat ik het allemaal al significant genoeg vond
Het voordeel aan meerdere en steeds uitgebreidere regressies is ook dat je zo kunt zien hoe de coëfficiënten en p-waardes van de variabelen die je onderzoekt per model veranderen. Dat biedt meer zekerheid (of juist niet) over de werkelijke waardes ervan.quote:Op vrijdag 20 januari 2017 14:05 schreef KaBuf het volgende:
Tweede lezer zegt letterlijk:
[..]
Dus die zegt ook verschillende regressies
Zover was ik al jaquote:Op vrijdag 20 januari 2017 14:14 schreef Kaas- het volgende:
[..]
Het voordeel aan meerdere en steeds uitgebreidere regressies is ook dat je zo kunt zien hoe de coëfficiënten en p-waardes van de variabelen die je onderzoekt per model veranderen. Dat biedt meer zekerheid (of juist niet) over de werkelijke waardes ervan.
Als in al die verschillende modellen A een p-waarde heeft die lager is dan bijvoorbeeld .01 of .05 en dat de coëfficiënt ook telkens redelijk gelijk is, en je daarnaast ook kwalitatief kan beredeneren waarom het logisch is dat A een directe invloed heeft op X en dat het niet door andere zaken komt, dan kan je prima stellen dat je bewijs hebt gevonden voor die hypothese.quote:Op vrijdag 20 januari 2017 14:18 schreef KaBuf het volgende:
[..]
Zover was ik al ja
Maar als mijn hypothese dan is: A beinvloedt X.
Moet ik voor beantwoording dus wel het definitieve model pakken (dus incl B en A*B), maar kan ik (zoals jij zegt) wel overwegen in hoeverre A beinvloedbaar is door die kleinere regressies mee te nemen?
Oh man ik ben zo slecht in statistiek
Dankquote:Op vrijdag 20 januari 2017 14:32 schreef Kaas- het volgende:
[..]
Als in al die verschillende modellen A een p-waarde heeft die lager is dan bijvoorbeeld .01 of .05 en dat de coëfficiënt ook telkens redelijk gelijk is, en je daarnaast ook kwalitatief kan beredeneren waarom het logisch is dat A een directe invloed heeft op X en dat het niet door andere zaken komt, dan kan je prima stellen dat je bewijs hebt gevonden voor die hypothese.
Het is zo basic en iets dat je veel gebruikt dat de meeste studenten er volgens mij al niet eens meer bij stil staan, maar een p-waarde van ca. 0 in een regressie betekent eigenlijk niets anders dan dat die coëfficiënt significant van nul afwijkt en er binnen je geschatte model dus een invloed van die onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele is.quote:
Ja heb ook (natuurlijk) robuustheidschecks enzo in mn onderzoek verwerkt.quote:Op vrijdag 20 januari 2017 14:37 schreef Kaas- het volgende:
[..]
Het is zo basic en iets dat je veel gebruikt dat de meeste studenten er volgens mij al niet eens meer bij stil staan, maar een p-waarde van ca. 0 in een regressie betekent eigenlijk niets anders dan dat die coëfficiënt significant van nul afwijkt en er binnen je geschatte model dus een invloed van die onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele is.
Zonder robustness checks en zonder kwalitatieve analyse is dat echter op zichzelf nog geen bewijs dat er dus sprake is van een causaal verband.
Leuk trouwens dat je nu zo ver bent. Nog even de laatste wijzigingen en dan zal je wel klaar zijn.
Forum Opties | |
---|---|
Forumhop: | |
Hop naar: |