Der Übergang in den Ruhestand - Wege, Einflussfaktoren und

Der Übergang in den Ruhestand 5. Faktoren der Ruhestandsentscheidung
- Eine Möglichkeit, die Effekte der einzelnen Variablen zu quantifizieren, ist die Odds-
Ratio (engl.: odds � Chancen, ratio � Verhältnis). In den Ereignisprotokollen sind sie
unter der Spalte „Exp(B)“ zu finden. Dabei handelt es sich um einen Einheitseffekt, der
angibt, um wie viel die Chancen einer „durchschnittlichen“ Person zu Gunsten des untersuchten
Ereignisses verändert werden, wenn die Ausprägung der betrachteten Variable
um eine Einheit erhöht wird. OR
- Weiter können in einem logistischen Modell anhand der geschätzten Koeffizienten Beispielfälle
(„Szenarien“) gebildet werden, welche die relevantesten Einflussfaktoren in
sich vereinen (vgl. dazu beispielsweise Abschnitt 5.5.5.3). Dazu werden Referenzindividuen
mit bestimmten Charakteristiken „ausgestattet“. Anschliessend können die
dazugehörenden Wahrscheinlichkeiten Pi berechnet werden. Dabei wird das Individuum
durch eine bestimmte Kombination von unterschiedlichen, im Modell verwendeten
Merkmalen (z.B. Alter, Ausbildungsniveau) charakterisiert. So kann eine beliebige Referenzperson
(Ri) „zusammengestellt“ werden. Setzt man die entsprechenden Werte der
Merkmale in eine dafür vorhandene Gleichung ein (Berechnung des „Logit“), lässt sich
aus diesem Wert die entsprechende Wahrscheinlichkeit, dass diese Person einen frühzeitigen
Altersrücktritt wählt, berechnen. Wählt man zwei Referenzindividuen aus, die
sich durch besonders interessante Merkmale unterscheiden, können die Auswirkungen
der veränderten Merkmale auf die Wahrscheinlichkeiten Pi besser verglichen werden.
- Zusätzliche Informationen über den Effekt eines bestimmten Merkmals liefern schliesslich
die Marginaleffekte. Sie enthalten, im Gegensatz zu den Odds-Ratios, nicht nur für
die „durchschnittliche“ Person Informationen, sondern geben für ein bestimmtes Individuum
an, um wie viel sich die Wahrscheinlichkeit verändert, wenn (unter Konstanthaltung
aller anderen Merkmalen) nur ein Merkmal um eine Einheit erhöht wird.
5.3.3 Schätzmodell für Frauen und Männer zusammen (Modell 1)
In einem ersten Schritt erstellen wir ein Modell, welches sowohl Frauen als auch Männer
enthält. Es wird zuerst das Voll- und anschliessend ein optimiertes Modell vorgestellt. Das
Vollmodell enthält eine Auswahl aller denkbaren Einflussgrössen, welche aus dem Datensatz
zur Verfügung stehen. Das optimierte Modell 1 soll dann mit möglichst wenigen, aber
dafür mit den umso gewichtigeren Kovariablen den vorzeitigen Altersrücktritt so gut als
möglich zu erklären helfen. Schliesslich berechnen wir die Rücktrittswahrscheinlichkeit für
besonders charakteristische Beispielfälle.
OR
Zur Veranschaulichung soll folgendes (fiktives) Beispiel dienen: Die Wahrscheinlichkeit, dass der
FC Basel mit dem aktuellen Kader das Champions League Final-Spiel erreicht, soll 0.05 (=5%)
betragen, was bedeutet, dass die Gegenwahrscheinlichkeit (den Final nicht zu erreichen) 0.95 beträgt
(=1-0.05). In den Wettbüros gäbe dies eine Quote von zirka 1:19 (=Odd=Chance), denn
0.95/0.05=19. Könnte der FC Basel zusätzlich zum aktuellen Kader noch den Weltstar Zinedine
Zidane verpflichten, würde die Wahrscheinlichkeit für das Erreichen des Finals steigen, sagen wir
auf 15%. Die neue Wettquote betrüge nun 1:5.66 (=0.85/0.15). Das bedeutet, dass die Chancen
für das Erreichen des Finals mit der Veränderung eines Mannes im Kader des FCB um das Dreieinhalbfache
steigen (=19/5.66). Genau diese Veränderung der Chancen auf das Eintreten eines
Ereignisses beschreibt das Odds-Ratio. In diesem fiktiven Beispiel würde es sich im Schätzmodell
um eine Dummy-Variable (Zinedine Zidane im Kader: ja oder nein) handeln.
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