1 Dr. Wolfgang Langer SoSe 2006 Integrierte Veranstaltung ...
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<strong>Dr</strong>. <strong>Wolfgang</strong> <strong>Langer</strong> <strong>SoSe</strong> <strong>2006</strong><br />
<strong>Integrierte</strong> <strong>Veranstaltung</strong> Methoden V: Regressionsmodelle für diskret abhängige Variablen<br />
(Nichtlineare Wahrscheinlichkeitsmodelle)<br />
Ort: Institut für Soziologie, Methodenlabor<br />
Zeit: Freitags 8.15-11.45 Uhr<br />
Termin: Vorlesung: 8.15 - 9.45 h Übung: 10.15 - 11.45 h<br />
07.04. - Vorstellung der <strong>Veranstaltung</strong>s-<br />
planungs<br />
- Einführung in die Entwicklungsgeschichte<br />
multivariater Analyseverfahren:<br />
Unterscheidungen:<br />
1. Regressionsverfahren vs. Tabellenanalyse<br />
2. Aggregat- vs. Individualdaten<br />
21.04. Einführung in das Lineare Wahrscheinlichkeitsmodell:<br />
- Für Individualdaten<br />
Schwerpunkte:<br />
1. Schwellenwertkonzept<br />
2. Inferenzstatistische Defizite des<br />
Modells<br />
3. Goldbergers WLS-Modell<br />
1<br />
-Vorstellung des inhaltlichen Schwerpunkts<br />
der Übung:<br />
- Ausländerfeindlichkeit im europäischen<br />
Vergleich: EUROBARO-<br />
METER 30, 47<br />
- Wahlforschung: Bundestagswahl<br />
1990 und Landtagswahl NRW 1995<br />
- Jugendforschung: Landesschülerwahl<br />
Sachsen-Anhalt 1998<br />
- Vorstellung der Software:<br />
SPSS, STATA 9<br />
Einführung in Stata 9:<br />
- Menüführung von Stata<br />
- Befehlssprache<br />
- Verwendete Dateitypen<br />
- Datenportierung von SPSS-Dateien<br />
- Modellspezifikation und Schätzung<br />
mit Stata<br />
- Graphische Darstellung der Schätzung<br />
Datenbasis: EUROBARO Nr. 30<br />
- Schätzung des Linearen Wahrscheinlichkeitsmodells<br />
für Individualdaten<br />
mit Stata
Termin: Vorlesung: 8.15 - 9.45 h Übung: 10.15 - 11.45 h<br />
28.04. - Für Aggregatdaten: GSK-Ansatz<br />
für tabellierte Daten<br />
1. Metrisierung der diskreten Kriteriumsvariablen<br />
2. Spezifikation der Designmatrix bei<br />
nominalen Prädiktoren (Effekt- vs.<br />
Dummy-Kodierung)<br />
3. Schätzung mit OLS / WLS<br />
4. Vergleich der OLS / WLS-Schätzungen<br />
5. Der Goodness-of-Fit Anpassungstest<br />
05.05. Grundlagen des Logistischen<br />
Regressionsmodells für dichotom<br />
abhängige Variablen mit Aggregatdaten:<br />
- Statistischer Background<br />
- Modellspezifikation<br />
- WLS- Schätzung<br />
- ML-Schätzung (Grundlagen)<br />
- Beurteilung der Modellanpassung:<br />
Statistische Signifikanz: und Likelihood<br />
Ratio χ²-Test<br />
Praktische Signifikanz: McFadden-<br />
Pseudo-R 2<br />
12.05.<br />
- Bestimmung der Effektstärken<br />
- Berücksichtigung von Interaktionen<br />
im Logitmodell<br />
2<br />
Schätzung des GSK-Modells<br />
mit Stata:<br />
- Eingabe der tabellierten Daten in<br />
Stata<br />
- Berechnung der Anteilswerte von Y<br />
sowie des Gewichtungsfaktors für<br />
die WLS-Schätzung<br />
- Schätzung des GSK-Modells mit<br />
OLS und Berechnung der geschätzten<br />
Y-Werte<br />
- Schätzung des GSK-Modells mit<br />
WLS und Berechnung der<br />
geschätzten Y-Werte<br />
- Durchführung des Anpassungstests<br />
- Graphische Darstellung des Ergebnis<br />
Arbeiten mit Stata:<br />
Berechnung Logistischer Regressionen<br />
für tabellierte Daten:<br />
- Dateneingabe<br />
- Erstellung der Befehlsdateien<br />
- Modellschätzung und Interpretation<br />
der Parameter<br />
- Beurteilung der Modellanpassung<br />
- Bestimmung der Effektstärken<br />
- Vergleich der Effekte im Hauptund<br />
Interaktionsmodell<br />
- Durchführung des Partiellen Modelltests<br />
für den Vergleich von<br />
Haupt- und Interaktionsmodell
Termin: Vorlesung: 8.15 - 9.45 h Übung: 10.15 - 11.45 h<br />
19.05. Das Logistische Regressionsmodell<br />
mit Individualdaten<br />
26.05.<br />
02.06.<br />
- Statistischer Background<br />
- Modellspezifikation<br />
- Beurteilung der Modellanpassung<br />
mit diversen Pseudo R² und Likelihood<br />
Ratio χ²-Test<br />
- Vergleich der Effektstärken:<br />
- Hierachische vs. Partielle Teststrategie<br />
- Standardisierung der Schätzer ?<br />
- Partielle Ableitungen (Marginals)<br />
- Vergleich der geschätzten Wahlwahrscheinlichkeiten<br />
- Berücksichtigung von Interaktionen<br />
im Logitmodell<br />
- Berücksichtigung von nichtlinearen<br />
Effekten exogener Variablen<br />
09.06. Erweiterung der logistischen Regression<br />
für mehr als zwei Alternativen<br />
Das Multinomiale Logitmodell für<br />
Individualdaten:<br />
16.06.<br />
- Statistischer Background (Luce-Axiom,<br />
IIA-Annahme)<br />
- Modellspezifikation<br />
- ML-Schätzung<br />
- Beurteilung der Modellsanpassung<br />
mit McFadden und McKelvey &<br />
Zavoina-Pseudo-R 2<br />
- Vergleich der Effektstärken der exogenen<br />
Variablen<br />
3<br />
Schätzung von Logistischen<br />
Regressionsmodellen für Individualdaten<br />
mit Stata und SPSS:<br />
- Modellspezifikation<br />
- Modellschätzung<br />
- Interpretation der Schätzer<br />
- Vergleich der Effektstärken mit<br />
Long Makors (prchange,listcoef)<br />
- Berechnung des Long-Koeffizienten<br />
für die Logitschätzer<br />
- Graphische Darstellung der Schätzung<br />
des Haupt-, Interaktions- und<br />
nichtlinearen Modells<br />
Schätzung Multinomialer<br />
Logitmodelle mit Stata / SPSS:<br />
Datenbasis: EUROBARO, LSW98<br />
- Modellspezifikaiton<br />
- Modellschätzung<br />
- Beurteilung der Effektstärken bei<br />
nominalen und metrischen exogenen<br />
Variablen<br />
- Berechnung der Pseudo-R 2 e<br />
- Graphische Darstellung der Schätzung
Termin: Vorlesung: 8.15 - 9.45 h Übung: 10.15 - 11.45 h<br />
23.06. Das Ordinale, kumulative Logit-<br />
Modell für ordinale Kriteriumsvariablen<br />
- Statischer Background<br />
- Modellspezifikation<br />
- ML-Schätzung<br />
- Beurteilung der Modellanpassung:<br />
McKelvey&Zavoina Pseudo R²<br />
- Vergleich der Effektstärken<br />
30.06. Das Konditionale-Mulitinomiale<br />
Logitmodell als Realisierung des<br />
Rational-Choice-Ansatzes:<br />
07.07.<br />
- Entscheidungstheoretischer Hintergrund<br />
des CMNL-Modells<br />
- Bedeutung der IIA-Annahme<br />
- Alternativen- vs. Fallspezifische<br />
exogene Variablen<br />
- Besonderheit der Datenstruktur<br />
- Modellspezifikation<br />
- Beurteilung der Modellanpassung<br />
- Beurteilung der Effektstärken<br />
- Tests für IIA-Annahme<br />
- Mischmodelle:<br />
- Berücksichtigung von fallspezifischen<br />
exogen Variablen<br />
- Interaktionen zwischen “alternativen-”<br />
und “fallspezifischen exogenen<br />
Variablen”<br />
14.07. Vergleichende Diskussion der vorgestellten<br />
Modellarten:<br />
- Leistungsfähigkeit<br />
- Praxisangemessenheit<br />
4<br />
Schätzung ordinaler Logitmodelle<br />
mit Stata / SPSS:<br />
Datenbasis: EUROBARO<br />
Items zur Ausländerfeindlichkeit:<br />
- Modellspezifikation<br />
- Modellschätzung<br />
- Beurteilung der Modellanpassung<br />
- Beurteilung der Effektstärken<br />
- Vergleich der geschätzten Parameter<br />
mit denjenigen des MNL<br />
- Graphische Darstellung der Schätzung<br />
Anwendung des Konditionalen<br />
Multinomialen Logitmodells auf<br />
sozialwissenschaftliche Fragestellungen:<br />
Parteipräferenzen bei Landtags-/<br />
Bundestagswahlen<br />
- Besonderheiten bei der Fragebogenkonstruktion<br />
und Datenerhebung<br />
- Spezielle Aufbereitung der Daten in<br />
SPSS und Stata:<br />
1. Vom Wide- zum Long-Format<br />
2. Der Choice-Indikators<br />
3. Die Probandenkennung<br />
- Die Hierarchie der CMNL-Modelle<br />
und ihre jeweilige Spezifikation<br />
- Modellschätzung<br />
- Interpretation der Logitschätzer<br />
- Test der gruppenspezifischen<br />
Gewichtung von “Attributen”<br />
- Der Hausman-McFadden-Test für<br />
die IIA-Annahme<br />
- Graphische Darstellung der Schätzung<br />
Evaluation der Lehrveranstaltung:<br />
Gruppendiskussion beim gemeinsamen<br />
Kaffeetrinken
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