Herzlich willkommen zur fünften Starter-Übung im Rahmen der Vorlesung,
quantitative Methode in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften.
Heute werden wir übungsleit 5 behandeln, indem es um Dummy-Regressionen geht.
Und dazu benutzen wir wieder das Datenpaket BCUs,
wie auch schon in den letzten Übungen.
Ich installiere es einmal noch kurz gegeben oder man gibt ein SSC,
Install, BCUs, drücken Enter und Starter installiert das Datenpaket.
Und aus diesem Datenpaket wollen wir jetzt den Datensatz GPA 1
oder GPA 1 benutzen.
Hier behandelt er sich um einen Querschnittsdatensatz mit insgesamt 141 Beobachtungen
von College-Absolventen aus den USA
Das heißt, wir geben ein BCEUs, die GPA 1 oder GPA 1.
Und wir haben jetzt, wir sehen jetzt,
dass wir insgesamt insgesamt 141 Beobachtungen haben in 29 Variablen.
Und vielleicht gehen wir die einmal grob durch,
zumindest die Variablen, die wir gleich benutzen.
Wir haben hier einmal College oder College GPA.
Das ist die Abschlussnote an die College-Abschlussnote von einer Person.
Je höher, desto besser. Wir haben hier einmal
HS, GPA oder HS oder HS GPA
Das ist die Abschlussnude, die eine Person an der High School hatte.
Wir haben hier einmal mit ACT den Wert,
den eine Person beim Einstellungstest am College hatte.
Und wir haben hier mit Skip eine Variable,
in der die durchschnittlich verpassten Veranstaltungen pro Woche angegeben sind.
Und wir wollen jetzt in der dritten Aufgabe,
wollen wir in der Regression schätzen,
und wir wollen jetzt die Note des High School-Abschlusses,
die Note des Zulassungstests,
die Anzahl der Durchschnittlich verpassten Veranstaltungen pro Woche,
auf den Wert der Abschlussnote regressieren.
Dafür geben wir ein.
Weg für Relation
Call GPA. Heiß, GPA oder HS, GPA,
wie auch immer. ACT uns gibt. Und wenn wir
Enter drücken, haben wir folgenden Regressions-Output. Vielleicht gehen wir
noch einmal kurz den T&F-Test durch. Wir sehen hier,
dass die Koeffizienten von HSGPA und von Skipt,
dass die ja verschieden von Null sind,
denn wir können die, oder wir haben einen P-Wert von,
ja, oder einen sehr niedrigen P-Wert, das heißt,
wir können die Null-Hypothese, dass diese Koeffizienten gleichen Null sind.
Selbst auf dem einen Prozent signifikanten Niveau ablehnen.
Das Gleiche haben wir für die Konstante
Nur bei dem Koeffizienten von ACT können wir das nicht.
Das können wir auch nicht auf dem 5- oder 10-Prozent-Niveau.
Das heißt, der Koeffizient von ACT könnte rein statistisch gesehen auch gleich null sein.
Wenn wir uns den F-Test angucken, sehen wir,
dass der, oder dass der P-Wert bei null ist.
Das heißt, hier können wir die null Hypothese,
dass alle Koeffizienten gleich null sind, ablehnen.
Okay. Und jetzt wollen wir das Modell erweitern,
indem wir eine Dummy-Variable einführen. Wir haben hier oben
eine Dummy-Variable Greek drin. Greek heißt hier,
ob eine Person einer Standenverbindung ist oder nicht,
wenn Greek 1 ist, ist eine Person einer Studentenverbindung,
wenn Greek null ist,
ist eine Person nicht in einer Studentenverbindung
Und wir wollen jetzt die Regression, wie gesagt, um diesen Wert erweitern.
Das heißt, wir geben ein, wie das gleiche,
Call, GPA, HS, GPA, ACT.
Ach, ich hab's großgeschrieben, Entschuldigung, GPA,
ACT, Skipt und Creek und drücken Enter.
Und die Frage ist jetzt, wie kann der koeffizient interpretiert werden?
Und wir sehen hier, dass er koeffizient in diesem Fall
jetzt 0,075 ist
Wir haben hier einen P-Wert von 0,213, das heißt,
wir können hier nur Hypothese, dass der Koeffizient gleich null ist,
nicht ablehnen, aber das soll sich ja nicht weiter interessieren,
sondern wir wollen diesen Koeffizienten interpretieren.
Das heißt, in diesem Fall jetzt einfach, wenn wir eine Person haben,
die in einer College, Entschuldigung, die in einer Ständenverbindung ist,
dann wird der durchschnittliche College-Abschluss-Wert oder die College-Abschlussnote um 0,08 oder 0,75 gerundet, 0,08 Einheiten größer sein.
Wenn es diese Person, oder im Vergleich deiner Person,
die nicht in der Ständenverbindung ist, das heißt,
als Beispiel hier Wir werden jetzt eine Person haben,
die ein Highschool, eine Highschool-Abschlussnote von AR0 hat,
einen ACT ebenfalls von null, bei Skipped ebenfalls eine Null-Stehenheit,
sprich, dass diese Person keine Veranstaltung verpasst hat in einer Woche.
Und wir wissen, oder diese Person ist in einer Studentverbindung,
dann wird der durchschnittliche, durchschnittliche College-Abschlussnote,
in diesem Fall jetzt 1,39 5, 4, 8,
4 plus 0, 07544 21 sein.
Das heißt, ungefähr, oder die Abschlussnote wird dann
ungefähr 1, haben 4-7 sein.
Okay. Und die nächste Frage ist dann,
oder wir sollen jetzt in der nächsten Aufgabe,
sollen wir jetzt ein Interaktions-Dummy aus Krieg und HSGPA bilden?
Dazu geben wir ein, Gen oder Gen für die Generiere oder Generate,
und ich nenne die neue Variable mal Greek,
HS GPA ist gleich.
Greek, mal HS GPA. Wenn wir jetzt Enter drücken,
gucken wir uns einmal kurz die neue Variable an
Ganz am Ende des Datensatzes wollen sie hinzugefügt.
Wir sehen sie hier und wir sehen jetzt, okay,
diese Variable ist null, wenn eine Person nicht in einer Standenverbindung ist,
aus dem einfachen Grund, weil ein Greek null wäre und null,
mal irgendwas ist immer null.
Und dieser Wert, oder diese Variable nimmt einen Wert an,
wenn eine Person in einer Studentenverbindung ist.
Und zwar in diesem Fall jetzt genau den Wert von HSGPA.
Auch hier einfach aus dem einfachen Grund, weil ein,
also wenn Greek 1 ist,
rechnen wir eins mal den Wert HSGPA und das ist einfach
der Wert HSGPA.
Wir können ja einmal kurz nach links gehen
Und sehen dann, dass Greek ihr die bindere Variable eins ist.
Hier oben ist die Null und wenn wir weiter nach links gehen,
sehen wir auch, dass hier der Highschool GPA 3,5 ist.
Okay. Und jetzt sollen wir in der nächsten Aufgabe eine Regression
oder sollen wir die Regression erweitern, um diesen Interaktionsdummy.
Das heißt, wir geben wieder ein, weg,
College GPA, Highschool GPA, ACT, Skipt,
Greek und jetzt die neue war ja mit Reek,
HSGPA,
drücken Enter
Und haben jetzt folgende Werte. Und wir sehen jetzt hier,
okay, wenn eine Person nicht in einer Sternenverbindung ist,
dann fallen diese beiden,
koffizient und diese beiden Variablen für diese Personen weg.
Weil Greet wäre dann null. Und dieser Wert wäre ebenfalls
null. Aber wenn eine Person in einer Studentenverbindung ist,
erhöht sich ihr durchschnittlicher College-Abschluss um 1,13 Einheiten
Und für jede Einheit, für jede Einheit, ja,
Highschool-GPA mehr, sage ich jetzt mal,
wird der College-Abschluss um 0,310548 Einheiten geringer. Das heißt,
anders ausgedrückt, wenn, oder im Durchschnitt,
wenn sie ein, ja, einen hohen Highschool-Abschluss haben,
sprich, sagen wir mal, einen Abschluss von vier,
dann sollten sie, dann wird Die Dubby-Variable fast wieder ausgeglichen komplett.
Das heißt, wenn sie in einer Stellenverbindung eintreten und sie haben ein Highschool-GPA von 4,
würden sie einmal im Durchschnitt einen besseren Abschluss um 1,133452 bekommen.
Aber da sie halt ein Highschool-GPA von 4 haben müssen,
die jetzt in diesem Fall 4 mal minus 0,3105 48 rechnen,
das heißt, das ist ungefähr 1,2.
Das heißt, sie hätten sogar einen negativen Effekt.
Im Durchschnitt hätte eine Person einen negativen Effekt,
wenn sie mit so einem guten Highschool-GPA in eine Störenverbindung eintreten würde,
weil denn dieser Effekt,
diesen Effekt,
der überlagern würde und hätte dann
einen negativen Netto-Effekt
Was bedeuten würde, dass der die durchschnittliche College-Abschlussnote niedriger wäre.
Sprich, wenn sie jetzt hier viermal minus 0,31 rechnen,
sind sie ungefähr bei 1,24. Und sie sehen, wenn sie jetzt 1,13,
minus 1,24 rechnen, haben sie da einen negativen Effekt.
In der nächsten Frage, die nächste Frage,
geht es darum, dass wir sagen sollen,
was jetzt diese verschiedenen Dummies sind.
Wir haben einmal mit dem ersten Dummie mit Greek.
Das ist ein Niveau-Dummy. Das heißt,
die Regressionsgrade wird an jeder Stelle erhöht
In diesem Fall jetzt in der ersten Regression um 0,0,
ja, 0,75 Einheiten. Und die zweite Variable,
der Interaktionstherm, ist ein Steigungsdummy. Das heißt,
die Steigung der Variable, Entschuldige, Steigung der Regressionsgrade würden dadurch beeinflusst.
Okay. In der nächsten Aufgabe sollen wir jetzt
einen F-Test durchführen und wir sollen testen,
ob die Koeffizienten von Greek und Greek HSGPA gleich Null sind.
Das machen wir bei Start, an dem wir eingeben.
Test, Greek
Für die Variable, für die erste oder für den Koffizienten
von Greek. Und Greek, HSGPA. Das heißt,
wir testen jetzt dieses gesamte Modell gegen einen Risstringiertes Modell,
in dem die Koffizienten von Greek und Greek, HSGPA gleich null sind.
Weil wir das ausführen, haben wir jetzt einen F-Test.
Und wir können jetzt hier sehen, okay, die Nullhypothese,
dass beide in diesem Fall jetzt gleich null sind, sprich,
dass die beiden Koffizienten von beiden Variablen gleich null ist,
können wir hier weder auf dem einen noch auf dem 5 noch auf den 10 Prozent signifikanten Niveau ablehnen.
Das heißt, dieses Modell ist vermutlich besser,
wenn wir diese beiden Variablen weglassen.
Okay, das war es zur fünften Übung.
Wir sehen uns oder hören uns in der nächsten Übung und
bis dahin,
ganz wichtig,