Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten:
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Wiesbaden
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2012
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT ^
1 EINFUEHRUNG IN DIE ANALYSE VON PANELDATEN
1.1 NOTATION
1.2 DIE ORGANISATION VON PANELDATEN 1.3 WIEDERHOLUNG: MULTIPLE
REGRESSION 1.3.1 DIE REGRESSIONSGLEICHUNG 1.3.2 GRAFISCHE DARSTELLUNG
DER GEMEINSAMEN VERTEILUNG
(STREUDIAGRAMM)
1.3.3 BESTIMMUNG DER OPTIMALEN REGRESSIONSGERADEN 1.3.4 INTERPRETATION
DES REGRESSIONSERGEBNISSES 1.3.5 EIN WEITERES BEISPIEL 1.4 OLS MIT
PANELDATEN? 1.5 ERWEITERUNG DER REGRESSIONSGLEICHUNG ZUR ABBILDUNG VON
ZUSAMMENHAENGEN MIT PANELDATEN 1.6 REGRESSIONSVERFAHREN FUER PANELDATEN:
UEBERBLICK
2 REGRESSIONSTECHNIKEN ZUR ANALYSE VON LAENGSSCHNITTFRAGESTELLUNGEN MIT
PANELDATEN
2.1 FIXED EFFECTS REGRESSION (FE) 2.2 DUMMY VARIABLE REGRESSION (LSDV)
2.3 FIXED EFFECTS ODER DUMMY VARIABLE REGRESSION? 2.4 DIE INTEGRATION
VON KONTEXTVARIABLEN
2.5 FIXED EFFECTS REGRESSION ODER INTEGRATION VON KONTEXTVARIABLEN? 2.6
FIRST DIFFERENCES REGRESSION (FD) 2.7 FIXED EFFECTS ODER FIRST
DIFFERENCES?
HTTP://D-NB.INFO/1018175210
IMAGE 2
6
INHALTSVERZEICHNIS
3 REGRESSIONSTECHNIKEN ZUR ANALYSE VON QUERSCHNITTSFRAGESTELLUNGEN MIT
PANELDATEN 69
3.1 FIXED EFFECTS FUER QUERSCHNITTSFRAGESTELLUNGEN? 74
3.2 OLS MIT KORRIGIERTEM STANDARDFEHLER 77
3.3 RANDOM EFFECTS REGRESSION (RE) 79
3.4 RANDOM EFFECTS MAXIMUM LIKELIHOOD (RE ML) 88
3.5 RANDOM EFFECTS ODER KORRIGIERTE STANDARDFEHLER? 89
3.6 BETWEEN REGRESSION (BE) 93
3.7 BE ALS ALTERNATIVE ZU DEN VORGESTELLTEN VERFAHREN FUER
QUERSCHNITTSFRAGESTELLUNGEN? 94
3.8 OLS K V FUER QUERSCHNITTSFRAGESTELLUNGEN? 96
4 WEITERE MOEGLICHKEITEN ZUR ANALYSE VON LAENGSSCHNITTFRAGESTELLUNGEN 99
4.1 RANDOM EFFECTS STATT FIXED EFFECTS? 99
4.2 RANDOM EFFECTS BEI EINER INTEGRATION VON KONTEXTVARIABLEN (RE KV):
EINE HYBRIDMETHODE 102
5 ZUSAMMENFASSUNG: DIE WAHL DES ANGEMESSENEN VERFAHRENS 107
5.1 DER HAUSMAN TEST 109
6 WEITERFUEHRENDE VERFAHREN: DIE MODELLIERUNG INTRAINDIVIDUELLER
FEHLER-STRUKTUREN 115
6.1 MEHREBENENANALYSE: DIE INTEGRATION VON RANDOM SLOPES 118
6.1.1 ANWENDUNGSMOTIV: TRENDHETEROGENITAET 118
6.1.2 DIE SPEZIFIKATION VON EFFEKTHETEROGENITAET DURCH RANDOM SLOPES (RS)
120
6.1.3 RANDOM SLOPES IN DER PRAXIS 121
7 PANELMODELLE FUER BINAERE ABHAENGIGE VARIABLEN: LOGISTISCHE REGRESSION
127
7.1 LOGISTISCHE REGRESSION 128
7.2 MAXIMUM LIKELIHOOD 140
7.3 LOGISTISCHE REGRESSION FUER PANELDATEN 142
7.4 DAS FIXED EFFECTS MODELL DER LOGISTISCHEN REGRESSION 143
7.5 DAS RANDOM EFFECTS MODELL DER LOGISTISCHEN REGRESSION 150
7.6 DAS HYBRIDE MODELL FUER DIE LOGISTISCHE PANELREGRESSION 161
7.7 MEHREBENENANALYSE: MODELLE MIT RANDOM INTERCEPTS UND RANDOM SLOPES
165
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS 7
7.8 GENERALIZED ESTIMATION EQUATIONS (GEE) 173
8 STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE ALS ALTERNATIVER ANSATZ FUER DIE ANALYSE VON
PANELDATEN 183
8.1 GRUNDLEGENDE KONZEPTE DER STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE 183
8.2 STRUKTURGLEICHUNGSMODELLE FUER PANELDATEN MIT FIXED UND RANDOM
EFFECTS 190
8.3 LATENTE WACHSTUMSMODELLE 194
8.4 MODELLIDENTIFIKATION 208
9 SCHLUSSFOLGERUNGEN: A U F EINE KLARE FRAGESTELLUNG KOMMT ES AN 213
LITERATUR 217
INDEX 221 |
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