Im Rahmen dieser Arbeit soll zum einen der Frage nachgegangen werden, wie diese Verzerrungen theoretisch begründet sind und unter welchen theoretischen Rahmenbedingungen diese entstehen, und zum anderen sollen diese Erkenntnisse darüber hinaus empirisch beobachtet werden.
Hierfür wird zunächst anhand theoretischer Analogieschlüsse zu den Fixed-Effects-Schätzern aufge-zeigt wodurch das Problem entsteht und anschließend anhand einer Simulation graphisch aufgezeigt, welche Maßstäbe diese Verzerrungen annehmen können. Anschließend wird anhand von empirisch gesammelten Daten des Eurobarometers in zwei Fällen die Gravitation dieser Verzerrungen nachvollzogen, indem die Effektschätzer der Fixed-Effects denen der Invers-Probabilitäts-Gewichteten Regression (IPW-Regression) gegenübergestellt und evaluiert werden. Die IPW-Regression stellt hierbei theoretisch die korrekte Aggregation der Effekte in den Strata her.
Die Arbeit wird darauffolgend mit einer Diskussion zu den hierbei gesammelten Erkenntnissen und einer Zusammenfassung abschließen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Formale Herleitung der Problematik
- Standardregressionsmodell
- Kausale Effekte
- Regressionsgewichte
- Simulation am zwei Strata-Beispiel
- Zweidimensionale Perspektive
- Dreidimensionale Perspektive
- Theoretische Implikationen
- Empirisches Beispiel
- Stichprobenbeschreibung
- Aufbau und Methodik
- Ergebnisse
- Diskussion
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit dem Problem der Fixed-Effects-Heterogenität, also den systematischen Verzerrungen, die durch heterogene Effektstärken in Mehrebenenmodellen entstehen können. Die Arbeit untersucht die Problematik mithilfe von Simulationen und empirischen Analysen und zielt darauf ab, die Bedingungen für unverzerrte Effekt-Schätzer in Fixed-Effects-Modellen zu identifizieren.
- Formaler Rahmen der Problematik
- Simulationen zur Analyse des Einflusses heterogener Effektstärken
- Empirische Untersuchungen zur Bestätigung der Simulationsergebnisse
- Diskussion der Implikationen für die Interpretation von Fixed-Effects-Schätzungen
- Bewertung der Auswirkungen der Replikationskrise auf die Generalisierbarkeit von Fixed-Effects-Schätzungen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt das Problem der Fixed-Effects-Heterogenität in den Kontext sozialwissenschaftlicher Fragestellungen, die sich mit hierarchisch strukturierten Daten befassen. Sie erläutert die Notwendigkeit, die Effekte verschiedener Gruppen zu schätzen, um Aussagen über kausale Zusammenhänge zu treffen. Die Arbeit betont die Bedeutung der Fixed-Effects-Regression als Methode zur Analyse hierarchisch strukturierter Daten, wobei die Probleme bei heterogenen Effektstärken in den verschiedenen Gruppen hervorgehoben werden.
Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit der formalen Herleitung der Problematik. Es erklärt das Standardregressionsmodell und definiert kausale Effekte. Anschließend werden die Regressionsgewichte in Fixed-Effects-Modellen diskutiert, wobei die Verzerrung durch heterogene Effekte hervorgehoben wird.
Das dritte Kapitel präsentiert eine Simulation anhand eines Zwei-Strata-Beispiels, um den Einfluss heterogener Effektstärken auf die Schätzergebnisse zu visualisieren. Dabei wird die Problematik aus einer zweidimensionalen und dreidimensionalen Perspektive beleuchtet. Die theoretischen Implikationen dieser Simulationsergebnisse werden anschließend erläutert.
Kapitel vier behandelt ein empirisches Beispiel, in dem die Ergebnisse einer Fixed-Effects-Regression mit den Ergebnissen einer IPW-Regression verglichen werden. Hierbei werden die Daten und die Methodik des empirischen Beispiels vorgestellt und die Ergebnisse diskutiert.
Schlüsselwörter
Fixed-Effects-Regression, Heterogenität, Effektstärken, Mehrebenenmodelle, Simulation, empirische Analyse, Replikationskrise, kausale Effekte, hierarchisch strukturierte Daten, Standardregressionsmodell, Regressionsgewichte.
- Quote paper
- Hamid Bulut (Author), 2019, Das Problem der Fixed-Effects-Heterogenität. Systematische Verzerrungen durch heterogene Effektstärken in Mehrebenen-Modellen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/506479
