Lineare Regression: Bitte meine Vorgehensweise absegnen

[andony]

Hallo zusammen,

Erst einmal vielen Dank, dass Ihr Euch zu meiner Frage durchgeklickt habt. Bitte, bitte nehmt Euch kurz Zeit und schaut Euch meine Vorgehensweise an und sagt mir, was ihr davon haltet.

Ich habe die letzten Wochen damit verbracht, mich in SPSS und multivariate Analyse zu vertiefen - es wäre einfach super, wenn ihr Euch nun kurz die Art, mit der ich vorgehen möchte anschaut und mir Feedback dazu gebt. Bitte, bitte, bitte! =)

Also, es geht um den Einfluss verschieder Variablen, insbesondere einer UN-Konvention, auf das Korruptionslevel in unterschiedlichen Ländern.

AV: Korruptionsindex (0=völlig korrupt; 10=völlig sauber). Liegt für jedes Jahr für rund 200 Länder vor, es sind aber keine Zeitreihenanalysen möglich, weil die bewertenden Institute jedes Jahr bei den Ländern wechseln

UVs (aus verschiedenen Studien, mehrfach bestätigt)
1: Anteil der Protestanten an der Bevölkerung
2: Früher einmal britische Kolonie gewesen (Dummy-Variable)
3: GDP bzw logGDP (BIP)

4: Die neue U-Variable, auf die ich teste, ist die Ratifizierung der UN-Konvention gegen Korruption. Ratifizierung als 1/0 Dummy-Variable.

Dazu habe ich meine Fälle erst einmal nur auf korrupte Länder beschränkt (saubere Länder können sich schlecht verbessern). Recht willkürlich über AV <=7. Resultierendes n=80.

Den Einfluss der Dummy-Variable auf das R2 prüfe ich über den F-Test (sig F change, in SPSS), nachdem ich die Regression blockweise durchgeführt habe (Block 1 ohne die UV4, im Block 2 die UV4) und bei Statistiken "R squared change" angehakt habe.

Nun habe ich noch ein Homegenitätsproblem / das Problem, die Kausal-Richtung zu bestimmen: führte niedrige Korruption zur Ratifizierung oder die Ratifizierung zu niedrigerer Korruption. Dies möchte ich folgendermaßen lösen:

Ich führe den beschriebenen Test genau nochmals mit der gleichen Dummy-Variablen 4 für das Korruptionslevel des Jahres 2002 (also eine andere AV) durch - ein Jahr bevor es die Konvention überhaupt gab. Ich erwarte also, dass hier das Einführen der UV4 R2 nicht signifikant steigert, während es bei meiner Analyse für das Jahr 2006 der Fall sein sollte.

Die Annahmen der linearen Regression werde ich zudem noch prüfen.

SO - Bin ich auf dem Holzweg oder hört sich das vernünftig an??

Vielen, vielen Dank für Eure Kommentare, Tipps, Hinweise.

Herzliche Grüße,

Andy

[schtee]

wenn du die regression für das jahr 2002 rechnest, haben doch alle länder bei der dummy-variablen 4 die ausprägung 0, d.h. keinerlei zusätzlich erklärte varianz, das heißt, dass sich R² sich auch nicht verändern wird. das kausalproblem kannst du meines erachtens aber nicht lösen, weil durch die nicht-existenz einer konvention kannst du nicht deren nicht-einfluss auf die korruption testen, sie ist ja nicht-existent.

ich würde einen ländevergleich anstellen; die frage hierzu lautet, welche länder haben die K ratifiziert? d.h., ratifizieren eher die korrupten oder die nicht-korrupten. hier bekommst du einen hinweis auf die kausalität, wie du das problem letztendlich lösen kannst kann ich dir auf die schnelle nicht sagen. aber vielleicht meldet sich ja noch jemand.

[andony]

Hallo,

Erstmals herzlichen Dank für die Antwort. Der "Trick" bei der Sache ist, dass ich die Dummy-Variable 4 gleich codiere wie bei der ersten Untersuchung (2006).

Die mit 1 codierten Länder werden sich also später dazu entschließen, die Konvention zu ratifizieren - sollten aber bei 2002 noch kein unterschiedliches Korruptionslevel aufweisen.

Ist der Aufbau so in Ordnung?

Ich würde mich sehr freuen, auch noch weitere Kommentare zu eralten.

Besten Dank vorab und viele Grüße,
Andy