{"id":664,"date":"2023-07-29T04:03:38","date_gmt":"2023-07-29T04:03:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/hierarchische-regressionsstatistik\/"},"modified":"2023-07-29T04:03:38","modified_gmt":"2023-07-29T04:03:38","slug":"hierarchische-regressionsstatistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/hierarchische-regressionsstatistik\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine hierarchische regression in stata durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\"><b>Die hierarchische Regression<\/b> ist eine Technik, mit der wir mehrere verschiedene lineare Modelle vergleichen k\u00f6nnen.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Die Grundidee besteht darin, dass wir zun\u00e4chst ein lineares Regressionsmodell mit einer einzelnen erkl\u00e4renden Variablen anpassen. Als n\u00e4chstes passen wir ein weiteres Regressionsmodell unter Verwendung einer zus\u00e4tzlichen erkl\u00e4renden Variablen an. Wenn das R-Quadrat (der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen, der durch die erkl\u00e4renden Variablen erkl\u00e4rt werden kann) im zweiten Modell deutlich h\u00f6her ist als das R-Quadrat im vorherigen Modell, bedeutet dies, dass das zweite Modell besser ist.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anschlie\u00dfend wiederholen wir den Prozess der Anpassung zus\u00e4tzlicher Regressionsmodelle mit mehr erkl\u00e4renden Variablen und pr\u00fcfen, ob die neueren Modelle eine Verbesserung gegen\u00fcber den vorherigen Modellen bieten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein Beispiel f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer hierarchischen Regression in Stata.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Beispiel: hierarchische Regression in Stata<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir werden einen integrierten Datensatz namens <em>auto<\/em> verwenden, um zu veranschaulichen, wie eine hierarchische Regression in Stata durchgef\u00fchrt wird. Laden Sie zun\u00e4chst den Datensatz, indem Sie Folgendes in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>automatische Nutzung des Systems<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit dem folgenden Befehl k\u00f6nnen wir eine schnelle Zusammenfassung der Daten erhalten:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>zusammenfassen<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6403 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata1.png\" alt=\"Automatische Datensatzzusammenfassung in Stata\" width=\"477\" height=\"337\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass der Datensatz Informationen zu 12 verschiedenen Variablen f\u00fcr insgesamt 74 Autos enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir passen die folgenden drei linearen Regressionsmodelle an und verwenden die hierarchische Regression, um zu sehen, ob jedes nachfolgende Modell eine signifikante Verbesserung gegen\u00fcber dem vorherigen Modell bietet oder nicht:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modell 1:<\/strong> Preis = Intercept + mpg<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modell 2:<\/strong> Preis = Intercept + mpg + Gewicht<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modell 3:<\/strong> Preis = Intercept + mpg + Gewicht + \u00dcbersetzungsverh\u00e4ltnis<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um eine hierarchische Regression in Stata durchzuf\u00fchren, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst das <strong>Hireg-<\/strong> Paket installieren. Geben Sie dazu Folgendes in das Befehlsfeld ein:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Finde Hireg<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie im angezeigten Fenster auf <strong>Hireg von https:\/\/fmwww.bc.edu\/RePEc\/bocode\/h<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6404 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata2.png\" alt=\"Installieren Sie das Hireg-Paket in Stata\" width=\"511\" height=\"371\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie im n\u00e4chsten Fenster auf den Link <strong>\u201eKlicken Sie hier, um zu installieren\u201c<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6405 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata3.png\" alt=\"\" width=\"522\" height=\"517\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Paket wird in Sekundenschnelle installiert. Um dann eine hierarchische Regression durchzuf\u00fchren, verwenden wir den folgenden Befehl:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mietpreis (mpg) (Gewicht) (Getriebeverh\u00e4ltnis)<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Folgendes wird von Stata verlangt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie in jedem Modell eine hierarchische Regression durch, wobei <strong>der Preis<\/strong> als Antwortvariable verwendet wird.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Verwenden Sie f\u00fcr das erste Modell <strong>mpg<\/strong> als erkl\u00e4rende Variable.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcgen Sie f\u00fcr das zweite Modell <strong>Gewicht<\/strong> als zus\u00e4tzliche erkl\u00e4rende Variable hinzu.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcgen Sie f\u00fcr das dritte Modell <strong>gear_ratio<\/strong> als weitere erkl\u00e4rende Variable hinzu.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier ist das Ergebnis des ersten Modells:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6406 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata4.png\" alt=\"Hierarchische Regressionsausgabe in Stata\" width=\"607\" height=\"311\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir sehen, dass das R-Quadrat des Modells <strong>0,2196<\/strong> betr\u00e4gt und der Gesamt-p-Wert (Prob &gt; F) des Modells <strong>0,0000<\/strong> betr\u00e4gt, was bei \u03b1 = 0,05 statistisch signifikant ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes sehen wir das Ergebnis des zweiten Modells:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6407 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata5.png\" alt=\"Hierarchische Regressionsausgabe des zweiten Modells in Stata\" width=\"602\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das R-Quadrat dieses Modells betr\u00e4gt <strong>0,2934<\/strong> und ist damit gr\u00f6\u00dfer als das des ersten Modells. Um festzustellen, ob dieser Unterschied statistisch signifikant ist, f\u00fchrte Stata einen F-Test durch, der am Ende des Ergebnisses die folgenden Zahlen ergab:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R-Quadrat-Differenz zwischen den beiden Modellen = <strong>0,074<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F-Statistik f\u00fcr Differenz = <strong>7,416<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Entsprechender p-Wert der F-Statistik = <strong>0,008<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert kleiner als 0,05 ist, kommen wir zu dem Schluss, dass das zweite Modell im Vergleich zum ersten Modell eine statistisch signifikante Verbesserung aufweist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir das Ergebnis des dritten Modells sehen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6408 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata6.png\" alt=\"Hierarchische Regression in der Stata-Interpretation\" width=\"601\" height=\"365\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das R-Quadrat dieses Modells betr\u00e4gt <strong>0,3150<\/strong> und ist damit gr\u00f6\u00dfer als das des zweiten Modells. Um festzustellen, ob dieser Unterschied statistisch signifikant ist, f\u00fchrte Stata einen F-Test durch, der am Ende des Ergebnisses die folgenden Zahlen ergab:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R-Quadrat-Differenz zwischen den beiden Modellen = <strong>0,022<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F-Statistik f\u00fcr Differenz = <strong>2,206<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Entsprechender p-Wert der F-Statistik = <strong>0,142<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert nicht weniger als 0,05 betr\u00e4gt, haben wir keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr, dass das dritte Modell eine Verbesserung gegen\u00fcber dem zweiten Modell bietet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ganz am Ende des Ergebnisses k\u00f6nnen wir sehen, dass Stata eine Zusammenfassung der Ergebnisse bereitstellt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6409 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata7.png\" alt=\"Hierarchische Regression f\u00fchrt zu Stata\" width=\"601\" height=\"84\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem speziellen Beispiel w\u00fcrden wir zu dem Schluss kommen, dass Modell 2 eine signifikante Verbesserung gegen\u00fcber Modell 1 bot, Modell 3 jedoch keine signifikante Verbesserung gegen\u00fcber Modell 2.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die hierarchische Regression ist eine Technik, mit der wir mehrere verschiedene lineare Modelle vergleichen k\u00f6nnen. 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