Herzlich willkommen zur zweiten Starterübung oder zum zweiten Übungsblatt im Rahmen
der Vorlesung, quantitative Methoden in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften.
Heute kommen wir zum T&F-Test und wir fangen auch direkt mit dem zweiten Übungsblatt an.
In der ersten Aufgabe sollen wir hier das Arbeitsverzeichnis ändern.
Das machen wir wie in der ersten Aufgabe mit dem Befehl CD.
Dann die Anführungszeichen oben. Ich habe hier schon mal einen Ordner
offen und wir werden gleich mit der Datei labour.dta arbeiten.
Ich habe in diesem Ordner diese Datei drin,
den Order, den sie auswählen, muss logischerweise,
dieser Ordner muss logischerweise auch diese Datei beinhalten
Wenn sie einen Ordner ausgewählt haben, können sie oben auf das Arbeitsverzeichnis klicken,
mit rechts kopieren. Sie klicken wieder auf Starter, fügen,
dass wir mit Paste einschließen, die Anführungszeichen drücken Enter und sie sehen,
dass Starter jetzt das Arbeitsverzeichnis geändert hat.
Und wenn sie das Arbeitsverzeichnis geändert haben und in diesem Ordner auch die entsprechende Datei,
in diesem Fall jetzt labour.gtr, drin haben,
können sie im zweiten Schritt oder in der zweiten Aufgabe
diesen Datensatz mit dem Code oder mit dem Befehl Use Labour,
ganz wichtig mit OU,
weil die originale Datei ebenfalls mit UU geschrieben ist
Wenn sie jetzt Enter drücken, erkennt Starter sofort,
okay, sie wollen diese Datei reinladen,
weil wir es nicht näher definiert haben, weil Starter auch,
dass es sich um eine DTA-Datei handelt.
Und sie sehen, wir haben jetzt hier vier neue Variablen reingeladen.
Ja, das Label ist jetzt hier sehr, sehr kurz.
Wir haben ja einfach nur KL, Q und W. Aber
ein Übungsblatt habe ich ihnen einmal eine kurze Beschreibung des Datensatzes gegeben.
Wir haben hier insgesamt 569 belgische Firmen aus dem Jahr 1996,
mit jeweils vier oder mit vier Variablen,
einmal K ist in diesem Fall jetzt
der Kapitalstock
Ja, die Kapitalkosten approximiert in Millionen Euro. Ell ist in
diesem Fall jetzt die Arbeitsmenge, sprich die Anzahl der Arbeiter.
Kuh ist die Produktionsmenge der entsprechenden Firmen, jeweils in Millionen Euro.
Und wie sind die Lohnkosten, die Arbeiter in 1000 Euro?
Und im Folgenden wollen wir jetzt die Arbeitsmenge, ja,
die Arbeitsmenge einer Firma erklären, mit den anderen drei Variablen.
Und das machen wir in Aufgabe 4. Zuerst sollen wir uns
eine Übersicht über den Datensatz verschaffen.
Das machen wir wieder mit dem Befehl Brows
Also die Brows eingeben und Inter drücken, öffnen sich wieder
dieses Fenster. Sie sehen hier die vier verschiedenen Variablen.
Und sie sehen, dass hier insgesamt 509 Beobachtungen vorhanden sind.
Okay, wir schließen das wieder,
den Daten-Editor und kommen jetzt zur vierten Aufgabe.
Und in dieser sollen wir jetzt die Produktionsmenge,
den Kapitalstock und die Lohnkosten auf die Arbeitsmenge regressieren.
Das machen wir den Befehl.
Reck oder REG,
dann klein
Für die Arbeitsmenge, dann klein. Kuh für die Produktionsmenge,
kleinen Karf in den Kapitalstock und klein B für die Lohnkosten.
Statterweise jetzt hier automatisch, okay,
die erste Variable ist in diesem Fall jetzt die abhängige,
die endogene Variable und die anderen drei sind die unabhängig oder die Exogen Variablen.
Wenn wir das jetzt ausführen, starte auch ein bisschen,
aber wenn wir das ausführen,
sehen wir hier jetzt einen typischen Starter-Output oder eine Starter-Ausgabe einer Regression.
Sie haben hier Arm hier oben recht, oder Entschuldigung,
oben links einmal ein Variant, Variant Analyseblock,
der interessiert uns jetzt gerade nicht so unbedingt.
Dann haben sie hier oben rechts einmal die Güte des Modells.
Oh, dann haben sie hier unten,
ich markiere es einmal, die Schätzergebnisse dieses Modells.
Und in der nächsten Aufgabe oder die Frage der nächsten Aufgabe
ist, haben die Ekoeffizienten die erwarteten Vorzeichen?
Und wir sollen die einmal interpretieren. Das heißt,
wir haben hier einmal den koeffizienten Für die Produktionsmenge und das
Vorzeichen ist hier positiv. Das heißt, bei einer,
oder bei einer zusätzlichen Million an Produktionsmenge werden geschätzt ungefähr 15 Arbeiter mehr benötigt.
Und das Vorzeichen ist positiv. Das sollte sich überraschen.
Das ist logisch, wenn die Produktionsmenge steigt,
müssen vermutlich auch mehr Arbeiter eingestellt werden.
Und deswegen ist das hier ökonomisch sinnvoll.
Bei K den Kapitalkosten haben wir ein negatives Vorzeichen.
Auch das sollte uns nicht
großartig verwundern
Wenn man mehr Kapital einsetzt in einer Unternehmung, benötigt man vermutlich weniger Arbeiter.
Und genau das sehen wir hier, wenn wir,
wenn der Kapitalstock um eine Million Euro steigen würde,
würden wir ungefähr, ja,
gerundet fünf Arbeiter weniger benötigen oder abgerundet vier Arbeiter weniger benötigen,
Entschuldigung, sprich minus vier.
Bei den Lohnkosten haben wir ein ähnliches Bild.
Auch hier ist das Vorzeichen negativ. Auch hier ist das
eine logische Interpretation. Das heißt, wenn die Lohnkosten steigen würden,
in diesem Fall jetzt wenn die Lohnkosten um 1000 Euro steigen,
werden aufgerundet ungefähr sieben Arbeiter
weniger benötigt
Aber zumindest die Unternehmen, das Unternehmen wird im Schnitt sieben Arbeiter weniger.
Oder 6,7, um genau zu sein, Arbeiter weniger einstellen.
Und dann haben wir noch eine Konstante, die ist bei 20787,7.
Das heißt, wenn alles andere null wäre, sprich,
wenn der, werden die Produktionsmenge null wäre,
der Kapitalstock null wäre und der, die Lohnkosten null wären,
würden aufgerundet, ungefähr 288 Mitarbeiter eingestellt werden.
Okay. Damit kommen wir zur Aufgabe 6. Interpretieren Sie
die T-Statistiken aller Koeffizienten
Wir haben hier, wie gesagt, die Schätzergebnisse,
sie haben hier die Koeffizienten, sie haben hier
den Standardfehler und Starter führt den T-Test hier automatisch durch.
Sie haben hier einmal die T-Werte gegeben in dieser,
in dieser Zeile, haben sie die Tierwerte gegeben.
Und sie müssen die jetzt nicht vergleichen mit einer Tabelle,
sondern Starter sagt ihnen sofort auch den P-Wert.
Und der ist hier einmal angegeben und sie sehen,
ja, all diese Koeffizienten sind statistisch signifikant,
sogar hier in diesem Fall auf dem Ein-Prozent-Niveau verschieden von null.
Das heißt, die Nullypothese, dass die koeffizienten Null sind,
können wir in diesem Fall hier ablehnen
Das heißt, die zweite Frage unterscheiden sich diese Signifikant von null,
können wir in diesem Fall bejahen,
weil wir einfach einen P-Wert von annäherungsweise null haben.
Die nächste Frage ist jetzt, interpretieren Sie den F-Test?
Für den F-Test müssen wir hier oben mit zu diesem Kasten gehen,
zur Güte des Modells. Vielleicht geben wir das einmal kurz durch.
Hier oben haben Sie einmal die Nummer oder die Anzahl,
Entschuldigung, die Anzahl der Beobachtung,
wie ich vorhin schon gesagt habe, ist die bei 569.
Und Sie haben hier auch einen F-Wert gegeben,
also der F-Test wird hier ebenso wie der T-Test von Starter automatisch durchgeführt.
Sie haben hier in der Zeile einmal einen F-Wert gegeben und
auch hier müssen die es nicht vergleichen,
sondern auch hier gibt Starter sofort, den dazugehörigen P-Wert raus.
Und sie können auch hier sehen, okay,
wir haben einen P-Wert von null. Das heißt,
in diesem Fall, ja, wir können über die Nullhypothese,
ist hier, dass alle koeffizienten gleich null sind.
Aber alle koeffizienten gleich null sind. Und diese Nullhypothese können wir hier
sogar auf dem Ein-Prozent-Signifikanten-Niveau verwerfen. Und wir können sagen,
ja, wir sind statistisch, signifikant von null verschieben.
Verschiedene Entschuldigung. Dann gehen wir vielleicht noch einmal weiter.
Sie sehen auch hier, wir haben hier oder sehen hier
noch einmal den, das R-Quaddrat.
In diesem Fall ist das bei
Daran, oder der Wert sagt aus, dass wir im
93,5 Prozent der Variante der Arbeitsmenge mit diesem Modell erklären können.
Das ist ein sehr, sehr hoher Wert. Wir können,
ja, wie gesagt, für 93 Prozent die Variante erklären.
Das ist ein sehr hoher Wert. Wir haben mir noch einmal
das bereinigte R-Quadrat, das ist relevant,
wenn wir dieses Modell mit anderen Modellen vergleichen wollen.
Ja, aber vielleicht gehe ich da jetzt gar nicht unbedingt
noch mehr drauf ein
Und wir kommen zur achten Aufgabe. Wir sollen jetzt
die Rosidien in einer neuen Variable speichern. Dazu benutzen wir
den Code Predict. Uh, head. Ja. Wir
sehen jetzt, wir haben hier jetzt eine neue Variable erstellt.
Sie heißt Uhead und sie hat die Resüdeen gespeichert der Regression,
die wir gerade gemacht haben. Und in der nächsten Aufgabe
sollen wir diese Resüdeen jetzt in einer passenden Grafik darstellen.
Dazu erzeugen wir erstmal wieder Die ID war ja,
erinnern sich an die letzte Übung, im ARD geben ein Gen,
also Generate oder Zeuge, GEN, Leerzeichen, ID,
also soll die Variable ID erzeugen, ist gleich unten Strich.
N. Und wir sehen auch hier wieder,
dass jetzt eine neue Variable erschienen ist.
Und jetzt machen wir einmal einen Sketterplot, gibt dafür einen Two-Way-Sketter,
U-Head und ID. Wenn wir jetzt Enter drücken,
dauert der Skurs und wir sehen hier machen wir die ganzen Residuen.
Und wir können sehen, dass die sehr schön verteilt sind
Okay. Das war zur zweiten Übung.
Und wir sehen uns in der dritten Übung.
Und bis dahin,
ganz wichtig