Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1: Eine nichtmathematische Einführung mit SPSS und Stata

333 Pages·2017·6.556 MB·German

by  Matthias-W. Stoetzer (auth.)

Matthias-W. Stoetzer
Regressionsanalyse in der
empirischen Wirtschafts- und
Sozialforschung Band 1
Eine nichtmathematische
Einführung mit SPSS und Stata
Regressionsanalyse in der empirischen
Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1
Matthias-W. Stoetzer
Regressionsanalyse in der
empirischen Wirtschafts-
und Sozialforschung Band 1
Eine nichtmathematische
Einführung mit SPSS und Stata
Matthias-W.Stoetzer
Ernst-Abbe-HochschuleJena
Jena,Deutschland
ISBN978-3-662-53823-4 ISBN978-3-662-53824-1(eBook)
DOI10.1007/978-3-662-53824-1
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Gesamtüberblick
Bei der Regressionsanalyse handelt es sich um ein (fast) universell einsetzbares statisti-
sches Verfahren. Daher ist es das am meisten verbreitete Instrument zur Untersuchung
empirischerFragestellungen–nichtnurindenWirtschafts-unddarüberhinausdenSozi-
alwissenschaften,sondernauchinanderenBereichenbspw.derMedizin,Biologieundden
Agrarwissenschaften.DasvorliegendeLehrbuchwendetsichaneinenklarumrissenenLe-
serkreis.EszieltaufdenStudierendenundWissenschaftlerab,dermitnurschemenhaften
(undhäufigwenigerfreulichen)ErinnerungenandieStatistikimRahmeneinerSeminar-
oderAbschlussarbeitbzw.einesForschungsprojektesDatenauswertenmuss,wobeiesvor
allemum(möglichekausale)ZusammenhängezwischenmehrerenEinflussfaktorengeht.
DiefolgendenfünfAspektestellendenrotenFadendieserEinführungindieRegressi-
ondar:
(cid:2) WelcheFragestellungkannichmitwelchemRegressionsverfahrenuntersuchen?
(cid:2) Welche Voraussetzungen muss ich bei der praktischen Durchführung des jeweiligen
Verfahrensberücksichtigen?
(cid:2) WieführeichmittelsSPSSoderStataeinekonkreteRegressiondurch?
(cid:2) WiesindmeineErgebnisserichtigzuinterpretieren?
(cid:2) WoliegendieProblemeundGrenzendieserInterpretation?
Dabei wird erstens auf jede abschreckende mathematische Ausführung verzichtet.
Zweitens sind die Kapitel so aufgebaut, dass ein selbständiges Studium problemlos
möglichist.SchrittfürSchrittwirdderLeservondereinfachstenDatenanalysezukom-
plexerenVerfahrengeführt.
JedemKapitelsinddiewichtigstenLernzieleundSchlüsselbegriffevorangestellt.Jedes
Kapitel wird abgeschlossen von einer Reihe von Übungsaufgaben,deren Lösungen sich
amEndedesBuchesimKap.11finden.DievielenBeispieleimTextundindenAufga-
benbasiereninderRegelaufrealenDaten.SämtlicheDatensätzewerdenimInternetzur
Verfügunggestellt (www.springer.com/978-3-662-53823-4).Die Inhaltealler wichtigen
ElementederRegressionsanalysewerdenverbalundinderRegelauchgrafischerläutert.
AlleSchrittesinddaherintuitivnachvollziehbar,nurdieGrundrechenartenunddasLesen
einer einfachenGleichungmüssen bekanntsein. WeitergehendemathematischeAusfüh-
V
VI Gesamtüberblick
rungen sind in Anhänge verbanntund für das Verständnis des Textes nicht erforderlich.
WertieferinexaktestatistischeHerleitungenundBeweiseeinsteigenmöchte,erhältdazu
Literaturhinweise.InallenKapitelnzudenRegressionsverfahrenundTestswerdendiese
jeweilsanhandderStatistikprogrammeSPSSundStatakurzerklärt.AufdieseWeisesind
dieInhalteundihrepraktischeAnwendungsowieselbständigeÜbungunmittelbarmitein-
anderverknüpft.DieseAbschnittehabenlediglicheinführendenCharakter;eswirdnurder
leicht verständliche menübasierte Umgang berücksichtigt und Schritt für Schritt mittels
Screenshots erläutert. Weitergehende syntaxbasierte Verfahren werden nicht behandelt.
Einige Stellen geben aber Hinweise zu den in SPSS und Stata ebenfalls existierenden
MakrosfürspeziellerestatistischeMethoden.
ObwohldiegrundlegendenmathematischenVerfahrenübereinstimmen,habensichin
derÖkonomie,derSoziologieundderPsychologiehistorischbedingtsehrunterschiedli-
cheBegriffedurchgesetzt.UmGemeinsamkeitenaufzuzeigenundzurEntwirrungbeizu-
tragen, verweist der Texteinerseits an vielen Stellen auf solche Synonymeund erläutert
andererseits, dass bestimmte identische Begriffe sehr unterschiedliche Bedeutungen ha-
ben.
AufbaudesBuches
EinleitendbeschreibtKap.1grundlegendeKonzeptederDatenanalyseundderDatenerhe-
bung.DarüberhinausverdeutlichtesdiebreitenAnwendungsmöglichkeitenderRegressi-
on fürdieverschiedenstenökonomischenundsozialwissenschaftlichen Fragestellungen.
Kap.2behandeltdieeinfacheundmultipleRegressionaufderBasisvonQuerschnittsda-
tensätzen.DieVorgehensweisewirddabeischrittweiseaufderGrundlagedesKleinstqua-
drate-Verfahrenserläutert.Dieser Ansatz wirdin den folgendenKapiteln nach undnach
erweitert und hinsichtlich seiner inhaltlichen und methodischen Voraussetzungen darge-
stellt. Kap. 3 fokussiert wichtige Erweiterungen wie qualitative unabhängige Variablen,
nichtlineareBeziehungenundInteraktionseffekte.Kap.4adressiertdaszentraleProblem
der Identifikation von kausalen Einflüssen, erläutert die dabei auftretenden Schwierig-
keiten und präsentiert Lösungsmöglichkeiten. In Kap. 5 wird dargestellt, auf welchen
AnnahmendieRegressionberuht,wieVerletzungendieser Annahmenaufgedecktsowie
behandelt werden und beschäftigt sich mit dem notwendigen Umfang einer Stichprobe.
DieKap.6und7beschreibendasProblemderModell-undVariablenauswahl,diskutieren
dieinterneundexterneValiditätderRegressionsergebnisseundfassendieVorgehenswei-
sebeiderpraktischenDurchführungeinerRegressionsanalysezusammen.
Zusätzliche und ergänzendeAspekte werden in Form von Anhängen behandelt. Fol-
gende grundlegendeErgänzungen finden sich am Ende des Buchs: Kap. 8 erläutert sta-
tistische Aspekte der Regressionsanalyse und enthält daher auch einige mathematische
Darstellungen. Kap. 9 ist ein komprimierter Überblick der Grundlagen der statistischen
Analyse, die für das Verständnis der Regressionsverfahrenwichtig sind. Dieser Anhang
geht auf relevante Begriffeund Darstellungsweisen der beschreibendenStatistik ein, er-
läutert die Verteilungen von Variablen und rekapituliert das prinzipielle Vorgehen bei
einem Hypothesentest. Kap. 10 stellt eine Auswahl relevanter vorhandener Datenquel-
Gesamtüberblick VII
lenvor,diefüreineeigeneempirischeUntersuchungnutzbarsind.ZusehrvielenThemen
existierenamtlicheStatistikenaufnationalerundinternationalerEbene.Wenigerbekannt
ist, dass auch eine große Zahl von (repräsentativen) Befragungen in Deutschland und
vielen anderen Staaten für Forschungszwecke frei zugänglich sind. Kap. 11 enthält die
LösungenzudenWiederholungsfragenundÜbungsaufgaben.
Literaturhinweise
Die besten englischen Lehrbücher zur Regression sind Wooldridge (2013) sowie Stock
und Watson (2014). Sie behandeln das Thema mittels vieler praktischer Beispiele und
bieten eineklare Darstellung auch weiterführenderProbleme und Methoden. Allerdings
sinddieseBücher(insbesondereWooldridge)zumTeilauchmathematischausführlicher.
VölligohneMathematikkommtKennedy(2008)aus.DerTextverzichtetaberleiderauf
konkrete Zahlenbeispiele, um die verständlichen verbalen Darstellungen auch praktisch
zu erläutern. Einesehr gutnachvollziehbareErläuterung anhandvon konkretenAnwen-
dungenderRegressionbietetStudenmund(2014).
EineguteEinführungaufDeutsch mitsoziologischem Hintergrundgeben Urbanund
Mayerl(2011).VonAuer(2016)sowieAuerundRottmann(2010)sindDarstellungenaus
volkswirtschaftlicherPerspektive(mitmathematischerFundierung).FürdieBetriebswirt-
schaftslehre sind Backhaus et al. (2011) und Herrmann et al. (2014) zu empfehlen. Sie
behandeln in Einzelbeiträgen nicht nur die Regressionsanalyse sondern auch eine gan-
zeReiheweiterer statistischer Verfahren.Hervorzuhebenist fürbeideSammelbändedie
Orientierung und Erläuterung anhand konkreter Anwendungenaus der Marktforschung.
MitdemgleichenAnsatzbehandelnBackhausetal.(2013)fortgeschritteneVerfahrenwie
bspw.StrukturgleichungsmodelleunddiekonfirmatorischeFaktorenanalyse.
Wer sich für die exakten mathematischen Herleitungen und statistischen Fundierun-
genderRegressioninteressiert,demistderweltweitverbreiteteReferenztextvonGreene
(2012)zuempfehlen.
Online-Einführungen/Ressourcen
EinedringendeEmpfehlung:VersuchenSieamAnfangnichtmitHilfevonGoogle(und
YouTube)FundstellenimInternetausfindigzumachen!DiehoheKomplexitätdermoder-
nen Regressionsverfahrenmit unterschiedlichen Begriffen, die dasselbe und identischen
Begriffen,dievölligdifferierendeinhaltlicheProblemebeschreiben,machtdieszueinem
Lotteriespiel, dassie mithoher Wahrscheinlichkeitratloszurücklässt. Zu Beginnsollten
SieeinekompletteEinführung(wiedasvorliegendeBuch)durcharbeiten,umdieOrientie-
rungzubehalten.Wenn,danngreifenSiezunächstaufdiefolgendenOnline-Ressourcen
zurück,diesichdurcheinehoheQualitätundVerständlichkeitauszeichnen:
(cid:2) UCLA(UniversityofCaliforniaLosAngeles–IDRE):http://www.ats.ucla.edu/stat/
(cid:2) Williams; Richard, University of Notre Dame, Department of Sociology: https://
www3.nd.edu/~rwilliam/
VIII Gesamtüberblick
Darüber hinaus enthalten die einzelnen Kapitel dieses Buches an zahlreichen Stellen
HinweiseaufweiterführendeundvertiefendeLiteratursowieOnline-Verweise.
Danksagung
Das vorliegende Lehrbuch entstand auf der Grundlage von Veranstaltungen zur empiri-
schenWirtschaftsforschunginMasterstudiengängenanderErnst-Abbe-Hochschule,Jena,
undderCapePeninsulaUniversityofTechnology,Kapstadt,Südafrika.VielenStudieren-
dendieserKursehabeichfürAnregungenundVerbesserungsvorschlägezuDanken.Frau
GabrieleBliedtner,FrauMandyNimmler-KöhlerundFrauSylviaMischkehabeninge-
wohnt perfekter Weise insbesondere Grafiken, Abbildungen und Tabellen verwirklicht.
FürdasLesendesManuskriptsdankeichFrauAnjaHaunundinsbesondereFrauClaudia
HasenbalgalsgründlicheLektorin.AlleverbleibendenFehler liegennatürlichinmeiner
[e-mail]-
derzeitwillkommen.
Jena,März2017
Literatur
VonAuer,L.(2016):Ökonometrie,EineEinführung,6.Auflage,Heidelbergetal.
Auer,B.,Rottmann,H.(2010):StatistikundÖkonometriefürWirtschaftswissenschaftler,
Wiesbaden
Backhaus,K.,Erichson,B.,Plinke,W.,Weiber,R.(2011):MultivariateAnalysemethoden,
13.Auflage,Heidelbergetal.
Backhaus,K.,Erichson,B.,Weiber,R.(2013):FortgeschritteneMultivariateAnalyseme-
thoden,2.Auflage,Heidelbergetal.
Greene,W.H.(2012):EconometricAnalysis,7thed.,Harlow
Herrmann, A., Homburg, C., Klarmann, M. (Hrsg.) (2014) Handbuch Marktforschung,
4.Auflage,Wiesbaden
Kennedy,P.(2008):AGuidetoEconometrics,6th Ed.,Cambridge
Stock,J.H.,Watson,M.W.(2014):IntroductiontoEconometrics,3rdEd.Boston
Studenmund,A.H.(2014):UsingEconometrics–APracticalGuide,6.Auflage,Boston
Urban, D., Mayerl, J. (2011): Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung,
Wiesbaden
Wooldridge,J.M.(2013):IntroductoryEconometrics–AModernApproach,5thEd.,Ma-
son,Ohio
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 AnwendungenundFragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 DieRegressionsanalyse:Beispiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3 Datenherkunft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.1 Datenerhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.2 Vor-undNachteileunterschiedlicherDatenquellen . . . . . . . . . 12
1.4 FormenvonVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.5 QualitätundInterpretationderDaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.6 DurchführunginSPSSundStata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.7 Übungsaufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2 GrundlagenderRegressionsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.1 Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2 EinfacheundmultipleRegression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3 ÜberprüfungderAussagekraft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.3.1 DasBestimmtheitsmaß . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.3.2 DerF-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.3.3 Dert-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.3.4 DerrelativeEinflussderexogenenVariablen . . . . . . . . . . . . . 47
2.4 Zusammenfassung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.5 DurchführunginSPSSundStata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.6 Übungsaufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
A Anhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
IX
X Inhaltsverzeichnis
3 ErweiterungendeseinfachenlinearenModells . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3.1 Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.2 QualitativeVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.2.1 NominalskalierteunabhängigeVariablen . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.2.2 OrdinalskalierteunabhängigeVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.3 Nicht-lineareZusammenhänge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.4 Interaktionseffekte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.5 Zusammenfassung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.6 DurchführunginSPSSundStata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.7 Übungsaufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
A Anhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4 KausalanalyseundDatenerhebung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.1 Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
4.2 DasExperimentalsErhebungsmethode. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
4.3 AndereMethodenderDatengewinnung. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4.3.1 EigeneUmfragenundBeobachtungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4.3.2 Sekundärdaten. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
4.4 StrategienzurIdentifizierungkausalerZusammenhänge . . . . . . . . . . 119
4.5 Übungsaufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
5 VoraussetzungenundProblemedereinfachenRegression . . . . . . . . . . . 133
5.1 Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.2 Heteroskedastie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
5.3 Autokorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
5.4 Normalverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
5.5 Multikollinearität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
5.6 AusreißerundeinflussreicheBeobachtungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
5.7 Fehlspezifikation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
5.7.1 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
5.7.2 Nicht-lineareFunktionsformen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
5.7.3 FehlenderelevanteVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
5.7.4 AufnahmenichtrelevanterVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
5.7.5 EndogeneunabhängigeVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
5.8 FehlerindenVariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
5.9 NotwendigerStichprobenumfang. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
5.10 Übungsaufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
A Anhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207