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Forum "Statistik (Anwendungen)" - multiple Regression (?)
multiple Regression (?) < Statistik (Anwend.) < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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multiple Regression (?): Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:24 Do 04.04.2013
Autor: SPSS_Sandra

Hallo liebe User,

folgende Situation: Ich schreibe gerade eine Seminararbeit in Politik die einen statistischen Anteil hat, dessen Anspruch ich wohl unterschätzt habe.

Es geht in der Arbeit um Zusammenhänge zwischen der amerikanischen Wirtschaftslage und dem Wahlergebnis bei Präsidentschaftswahlen.

Die abhängige Variable ist der Stimmenanteil des Kandidaten der Partei des Amtsinhabers da, nach meiner Argumentation, die Partei weniger Stimmen bekommt, wenn die Wirtschaft den Bach runtergeht.

Ich habe zuerst einzelne erklärende Variablen in einfachen linearen Regressionen als vermutlich signifikant identifiziert. Dazu zählen so Faktoren wie "Entwicklung der Arbeitslosenquote in der Legislaturperiode" (Ich beobachte nur 25 Fälle, da weiter zurück kaum Daten vorliegen). Außerdem habe ich, in Anlehung an <a href='http://fairmodel.econ.yale.edu/rayfair/pdf/2006chtm.htm' target='_blank'>fairmodel.econ.yale.edu/rayfair/pdf/2006chtm.htm</a> aber auch Variablen die nur ja/nein (1/0) oder positiv/neutral/negativ (1/0/-1) wiedergeben um zum Beispiel sowas zu berücksichtigen wie ob der Kandidat als wirtschaftspolitisch kompetent gilt oder nicht.

Mein Problem ist, wie ich diese Variablen kombinieren kann, um zu einer Wahlfunktion zu kommen, die etwa so aussieht:

f(Stimmenanteil_amtsinhabende_Partei)=Konstante b + b1*arbeitslosigkeit + b2*Inflationsrate + bn*weitere_Variablen

Meine Fragen sind jetzt:
1. Wie bekomme ich die Konstante heraus und
2. woher die Regressionskoeffizienten? (ich arbeite mit SPSS Version 21)
3. Muss ich was besonderes beachten, weil ich die verschiedenen Variablenformen (prozentuelle Veränderung, 1/0, 1/0/-1) verwende?
4. Gibt es ein Verfahren, stufenweise eine Variable hinzuzufügen um so festzustellen, ob eine als scheinbar signifikant identifizierte Variable aufgrund von Korrelationen mit einer anderen Variable (zB Wachstum und Arbeitslosigkeit) nicht zur Verbesserung des Modells beiträgt und daher ausgeschlossen werden kann?

Ich hoffe, dass ich das jetzt einigermaßen verständlich dargestellt habe und habe noch die Hoffnung, dass das für jemanden, der Ahnung von Statistik hat, ein Kinderspiel ist.
Ich muss (Schande über mein Haupt) nichtmal genau verstehen, was da mathematisch von sich geht. Wenn jemand sagt, was ich in SPSS klicken muss um die Ergebnisse zu bekommen, wäre ich schon unendlich dankbar :).

Auch wenn ihr mir nur einen Tipp geben könnt, bitte tut es. Ich befürchte, jeder hier weiß mehr als ich.
So, ich gebe mich dann mal wieder meinem 900 Seiten-Schinken zu "Multivariaten Analyseverfahren" hin in der Hoffnung, dass ich vll. doch noch selbst auf die Lösung komme... VIELEN DANK schonmal!!!!!!

P.S.: Ich habe die Suchfunktion genutzt, konnte dies aber aufgrund fehlenden Wissens über die Bezeichnung der gesuchten Verfahren möglicherweise nicht effizient tun. Falls meine Frage hier schon beantwortet wurde: Sorry!

P.P.S.: Ich habe diese Frage auch in folgenden Foren auf anderen Internetseiten gestellt: http://matheplanet.de/matheplanet/nuke/html/viewtopic.php?topic=180075



        
Bezug
multiple Regression (?): vergiss den statistischen Teil
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:11 Do 04.04.2013
Autor: Al-Chwarizmi


> Hallo liebe User,
>  
> folgende Situation: Ich schreibe gerade eine Seminararbeit
> in Politik die einen statistischen Anteil hat, dessen
> Anspruch ich wohl unterschätzt habe.
>  
> Es geht in der Arbeit um Zusammenhänge zwischen der
> amerikanischen Wirtschaftslage und dem Wahlergebnis bei
> Präsidentschaftswahlen.
>  
> Die abhängige Variable ist der Stimmenanteil des
> Kandidaten der Partei des Amtsinhabers da, nach meiner
> Argumentation, die Partei weniger Stimmen bekommt, wenn die
> Wirtschaft den Bach runtergeht.
>  
> Ich habe zuerst einzelne erklärende Variablen in einfachen
> linearen Regressionen als vermutlich signifikant
> identifiziert. Dazu zählen so Faktoren wie "Entwicklung
> der Arbeitslosenquote in der Legislaturperiode" (Ich
> beobachte nur 25 Fälle, da weiter zurück kaum Daten
> vorliegen). Außerdem habe ich, in Anlehung an <a
> href='http://fairmodel.econ.yale.edu/rayfair/pdf/2006chtm.htm'
> target='_blank'>fairmodel.econ.yale.edu/rayfair/pdf/2006chtm.htm</a>
> aber auch Variablen die nur ja/nein (1/0) oder
> positiv/neutral/negativ (1/0/-1) wiedergeben um zum
> Beispiel sowas zu berücksichtigen wie ob der Kandidat als
> wirtschaftspolitisch kompetent gilt oder nicht.
>  
> Mein Problem ist, wie ich diese Variablen kombinieren kann,
> um zu einer Wahlfunktion zu kommen, die etwa so aussieht:
>
> f(Stimmenanteil_amtsinhabende_Partei)=Konstante b +
> b1*arbeitslosigkeit + b2*Inflationsrate +
> bn*weitere_Variablen
>  
> Meine Fragen sind jetzt:
>  1. Wie bekomme ich die Konstante heraus und
> 2. woher die Regressionskoeffizienten? (ich arbeite mit
> SPSS Version 21)
> 3. Muss ich was besonderes beachten, weil ich die
> verschiedenen Variablenformen (prozentuelle Veränderung,
> 1/0, 1/0/-1) verwende?
> 4. Gibt es ein Verfahren, stufenweise eine Variable
> hinzuzufügen um so festzustellen, ob eine als scheinbar
> signifikant identifizierte Variable aufgrund von
> Korrelationen mit einer anderen Variable (zB Wachstum und
> Arbeitslosigkeit) nicht zur Verbesserung des Modells
> beiträgt und daher ausgeschlossen werden kann?
>  
> Ich hoffe, dass ich das jetzt einigermaßen verständlich
> dargestellt habe und habe noch die Hoffnung, dass das für
> jemanden, der Ahnung von Statistik hat, ein Kinderspiel
> ist.
>  Ich muss (Schande über mein Haupt) nichtmal genau
> verstehen, was da mathematisch von sich geht. Wenn jemand
> sagt, was ich in SPSS klicken muss um die Ergebnisse zu
> bekommen, wäre ich schon unendlich dankbar :).
>  
> Auch wenn ihr mir nur einen Tipp geben könnt, bitte tut
> es. Ich befürchte, jeder hier weiß mehr als ich.
>  So, ich gebe mich dann mal wieder meinem 900
> Seiten-Schinken zu "Multivariaten Analyseverfahren" hin in
> der Hoffnung, dass ich vll. doch noch selbst auf die
> Lösung komme... VIELEN DANK schonmal!!!!!!
>  
> P.S.: Ich habe die Suchfunktion genutzt, konnte dies aber
> aufgrund fehlenden Wissens über die Bezeichnung der
> gesuchten Verfahren möglicherweise nicht effizient tun.
> Falls meine Frage hier schon beantwortet wurde: Sorry!
>  
> P.P.S.: Ich habe diese Frage auch in folgenden Foren auf
> anderen Internetseiten gestellt:
> http://matheplanet.de/matheplanet/nuke/html/viewtopic.php?topic=180075


Hallo Sandra,

               [willkommenmr]

da hat man so ein Thema und soll eine Seminararbeit
schreiben.
Und dann soll da auch noch etwas Statistik rein, damit
das Ganze dann zum Schluss einen schön wissenschaftlichen
Touch hat.
Für die statistischen Rechnungen steht auch eine prima
Software wie SPSS bereit, mit welcher andere offenbar
(so geben sie es jedenfalls kund) wie mit einem Kinder-
spiel umgehen.
In die Rechnung sollen dann allerdings so ziemlich
inkommensurable (wenn überhaupt irgendwie ver-
nünftig mensurable - also messbare) Parameter eingehen
wie "Entwicklung der Arbeitslosenquote", "Inflationsrate",
"wirtschaftspolitische Kompetenz", "Bestechlichkeit (?)"
und weiß der Teufel was noch ...
Wie solche Daten dann im System verarbeitet werden
sollen, kümmert kein Schwein - ob linear (sehr wahr-
scheinlich, aber kaum realistisch) und mit was für
Koeffizienten: keine Ahnung !
Wichtig ist nur, dass man am Ende Ergebnisse hat, die
sich nicht jemand aus den Fingern gesogen hat, sondern
die von einer Super-Software auf modernster Hardware
ausgegeben worden sind - natürlich in perfekter
Hochglanz-Grafik !

So, das sind meine Gedanken zu deinem Vorhaben
betr. statistischem Teil der geplanten Seminararbeit.

Nach meiner (nicht so ganz bescheidenen) Meinung
wird in solchen Gebieten Statistik und Mathematik
oft auf unsägliche Art missbraucht und lächerlich
gemacht - aber die, die es tun, merken es nicht
einmal, sondern möchten sich im Gegenteil mit dem
"wissenschaftlichen" Flair schmücken, welche der
Einsatz ausgeklügelter Software offenbar auch noch
denen verleiht, die von deren Funktionsweise und
auch von deren wirklichen Stärken keinerlei Ahnung
haben.

Ich frage mich nun, welchen Ratschlag ich jetzt geben
soll. Nach meiner Ansicht sollte man in einer wissen-
schaftlichen Arbeit (und das soll die Seminararbeit
doch wenigstens ansatzweise sein) nur Software
einsetzen, deren Funktionsweise, Anwendungsbereich
und Anwendungsvoraussetzungen man im Wesentlichen
überblickt.
Irgendwelche kunterbunten Daten, die irgendwie
mit einem Thema zu tun haben könnten, einem
Programm als Datenmaterial reinzustopfen und dann
zu erwarten, dass da irgendetwas halbwegs Vernünftiges
rausschauen könnte, ist wirklich deutlich naiver als der
Glaube an den Osterhasen ...

LG ,   Al-Chw.    


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