Seite 1 von 1

Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: So 9. Nov 2014, 16:46
von Ma_rie
Hallo ihr lieben,
ich habe mal wieder eine Frage, zu der es vermutlich wieder keine so einfach Antwort gibt, wie ich sie suche. Ich konnte durch hin und hergoogeln nichts genaueres finden, deshalb probier ich es hier :o)

In meiner Regression verwende ich eine logarithmierte abhängige Variable und zum Teil logarithmierte und zum Teil nicht logarithmierte UVs.

Mir wurde mal beigebracht, dass sich die Stärke des Einflusses der Variablen anhand der standardisierten Regressionskoeffizenten vergleichen ließe.. ich habe jetzt schon bei meiner Recherche gelesen, dass das nicht ganz unproblematisch sei.. Jedoch ist es mir schon öfter begegnet und wie gesagt wurde mir das auch so vermittelt..
Ich frage mich aber nun, ob das überhaupt noch möglich ist, wenn zum Teil logarithmierte Variablen vorliegen und zum Teil original belassene.. oder ob man die Werte dafür vielleicht irgendwie umrechnen müsse ( jetzt mal angenommen es WÄRE in Ordnung beta Werte zu vergleichen wenn alle Variablen untransformiert sind)

WIe immer wäre ich euch für ein Antworten sehr dankbar.

Re: Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: So 9. Nov 2014, 17:43
von strukturmarionette
Hi,

Ich frage mich aber nun, ob das überhaupt noch möglich ist, wenn zum Teil logarithmierte Variablen vorliegen und zum Teil original belassene..


Ein Antwort fändest Du in der Begründung (wenn es eine gibt!) für die Logarithmierung Teile Deiner UVs.

Gruß
S.

Re: Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: Mo 10. Nov 2014, 17:58
von Ma_rie
Hallo Strukturmarionette..
danke für deinen Hinweis. Ich habe eine Nacht darüber geschlafen und musste leider feststellen, dass er mich leider immer noch nicht zur Erleuchtung gebracht hat.

Ich habe die Transformationen durchgeführt, um die Modellprämissen besser zu erfüllen und um den Einfluss von Ausreißern zu verringern. Spezielle Vermutungen über die Zusammenhänge zwischen den Variablen habe ich nicht.

Ich wäre also über alle weiteren Tipps in Bezug auf meine Frage dankbar. Sind die Beta Werte bei zum Teil transformierten Variablen immernoch "vergleichbar" oder nicht.. ?

Viele Grüße

Re: Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: Fr 9. Jan 2015, 11:22
von Ma_rie
Kann mir da evlt irgendjemand weiterhelfen... bitte? Ich finde dazu nichts

Re: Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: Fr 9. Jan 2015, 12:24
von PonderStibbons
In meiner Regression verwende ich eine logarithmierte abhängige Variable

Warum?
und zum Teil logarithmierte und zum Teil nicht logarithmierte UVs.

Warum logarithmierte Prädiktoren? Hat das eine inhaltliche Begründung?
Mir wurde mal beigebracht, dass sich die Stärke des Einflusses der Variablen anhand der standardisierten Regressionskoeffizenten vergleichen ließe..

Bei multiple Regressionen mit Koeffizienten auf unterschiedlichen
Skalen, sowie in der Regel substanzieller Überlappung, ist das wenig sinnvoll. s.z.B.
post10017.html?hilit=vergleich%20koeffizienten#p10017

Mit freundlichen Grüßen

P.

Re: Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: Fr 9. Jan 2015, 15:39
von Ma_rie
1. um Heteroskedastizität zu begegnen
2. um den linearen Zusammenhang herzustellen und auch um Ausreißer weniger einflussreich zu machen

Ich weiß, dass das Vergleichen bei Leuten vomFach wohl eher belächelt wird, aber in Masterarbeiten scheint es noch ganz gern gesehen zu werden. Gerade um eben ins Verhältnis zu setzen, was auf ganz unterschiedlichen Skalen beruht..

naja.. und meine Frage war einfach, ob bzw. inwiefern diese ursprüngliche Logik von standardisierten Koeffizienten noch anwenden lässt, wenn man z.T. auch noch logarithmiert hat.
Ich vermute mal man kann dann nur sagen der Zusammenhang zwischen der logarithmieren Variable X1 und der log. Variable Y ist stärker als der zwischen X2 und der log. Variable Y

Re: Beta Werte bei z.T. transformierten Variablen

BeitragVerfasst: Fr 9. Jan 2015, 16:28
von DHA3000
Wie wäre es, wenn du ewas mehr über die Daten schreibst, dann kann man dir vielleicht sogar richtig helfen!