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Hallo zusammen,

ich habe folgendes Problem. Ich möchte den Einfluss des Staatsoberhauptes auf das Wachstum des Bruttoinlandsprodukts messen. Mein Datensatz umfasst folgende Daten:

Zeitraum: 1980 - 2010
30 Staaten
Variablen des Staatsoberhauptes: z.B. Doktortitel etc.
sowie Kontrollvariablen

Zur Messung fallen mir zwei Ansätze ein:
1. Paneldatenregression über die komplette Zeitreihe. Damit könnte ich ja feststellen, ob ein Wechsel des Staatsoberhauptes mit anderen Eigenschaften einen Einfluss auf den BIP hat. Allerdings sind einige Variablen enthalten, die sich im Zeitverlauf nie ändern (z.B. ob jemand einen Doktortitel hat). Kann diese Variable überhaupt einen Einfluss auf die Veränderung des BIP entfalten?

2. Normale Regression unter Vernachlässigung des Zeitaspekts. Folglich 31 Jahre x 30 Staaten = 930 Beobachtungen über die ich regressiere. Eventuell kann man eine zusätzliche Variable "BIP im Vorjahr" einbauen.

Was meint ihr? Wäre um jede Meinung dankbar, da ich leider nicht der Statistik-Experte bin!

Danke schon mal!

Gruß

Ich möchte den Einfluss des Staatsoberhauptes auf das Wachstum des Bruttoinlandsprodukts messen.

Ich setze für "messen" mal "schätzen" ein. Davon abgesehen, kannst Du konkretere Hypothesen formulieren? Aufbauend auf einem derart vagen Erkenntnisinteresse (oder vielleicht nur der vagen Beschreibeung) kann zumindest ich kein Analyseverfahren vorschlagen.

Ja klar ich meine natürlich schätzen.

Eine der zentralen Hypothesen ist, ob die Ausbildung eines Staatsoberhaupts einen Einfluss auf das BIP-Wachstum hat.

Das ist zwar eher eie Fragestellen, als eine Hypothese, aber sie erfüllt den Zweck.

Du hast recht, wenn Du schreibst, dass sich die Bildung ein und des selben Staatsoberhaupts nicht ändert. Die Bildung unterschiedlicher Staatsoberhäupter sollten aber variieren.

Da Du relativ geringe Fallzahlen hast (30 Staaten) und daher zwangsläufig in der Möglichkeit der Kontrolle durch zusätzliche Variablen sehr beschränkt bist, würde ich nur die within Varianz der Staaten über die Zeit verwenden, also ein fixed-effects Modell mit Indikatorvariablen für die Zeitpunkte.

Ein völlig anderer Ansatz wäre in Richtung QCA (qualitative comparative analyses) zu gehen. Von diesem Verfahren habe ich allerdings erst kürzlich gehört, und kann dazu keinerlei tiefergehenden Hinweise geben.