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Modelle zur Analyse von zensierten, dichotomen und ordinalen Paneldaten

  • Ulrich Küsters
  • Andreas Schepers
Chapter
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Zusammenfassung

In den vorhergehenden Kapiteln werden verschiedenartige Modelle zur Analyse von Paneldaten diskutiert, durch die sich die Wirkung unbeobachtbarer Heterogenität sowie die Wirkung verzögerter Variablen durch die Einführung problemspezifischer Parametrisierungen in Lisrel VI (Jöreskog & Sörbom 1986) schätzen lassen. Durch die Verwendung von Lisrel VI sind diese Modellierungsansätze auf metrische abhängige Variablen beschränkt. Leider dominieren in vielen Datensätzen nichtmetrische Variablen. Daher wurde das Lisrel-Modell durch Muthén (1979, 1983, 1984) zum Liscomp-Modell verallgemeinert, in dem ordinale und zensierte endogene Variablen explizit berücksichtigt werden.

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Literatur

  1. 1.
    Wir danken Herrn Prof. Dr. Gerhard Arminger und Herrn Prof. Dr. Günter Rothe für hilfreiche Kommentare.Google Scholar
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    Die Mittelwert- und Kovarianzstruktur wird in der ökonometrischen Literatur im Rahmen von ökonometrischen Simultangleichungssystemen üblicherweise als reduzierte Form bezeichnet.Google Scholar
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    In der verallgemeinerten Form des Liscomp-Modells zur Analyse verschiedener Populationen bzw. Gruppen können die einzelnen Schwellenwerte jedoch von der Zugehörigkeit eines Falles zu einer bestimmten Gruppe abhängen.Google Scholar
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    Ein ähnliches Beispiel zur Erklärung der Rückfallquoten von Straftätern findet man bei Witte (1980).Google Scholar
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    Bei der multiple group Option kann die Kovarianzmatrix V(y*/x) explizit gruppenspwzifisch parametrisiert werden.Google Scholar
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    Somit enthält der Parameter σ in Abweichung von der in der Literatur üblichen Notation nicht nur die Kovarianzstruktur, sondern auch alle Schwellenwerte und Mittelwertstrukturparameter. Aus Konsistenzgründen verwenden wir jedoch die gleiche Notation wie Muthén (1987).Google Scholar
  7. 7.
    Δ* ist eine direkte Funktion von Δ.Google Scholar
  8. 8.
    Die Analyse wurde auf zwei Panelwellen beschränkt, damit der Leser das in diesem Abschnitt geschätzte Modell möglichst gut mit dem Modell aus Kapitel 6.1 vergleichen kann.Google Scholar
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    Muthén (1988) fordert für seriöse Analysen mit Liscomp einen Stichprobenumfang von ca. 1000 Fällen.Google Scholar
  10. 10.
    Bei latenten Variablenmodellen kann man die globale Identifizierbarkeit bis auf wenige Ausnahmen nicht mehr analytisch prüfen. Daher ist man ohnehin in den meisten Fällen auf eine empirische Überprüfung des lokalen Identifikationstatus mit Hilfe einer Rangüberprüfung der Informationsmatrix angewiesen (McDonald und Krane 1977).Google Scholar

Copyright information

© Westdeutscher Verlag GmbH, Opladen 1990

Authors and Affiliations

  • Ulrich Küsters
    • 1
  • Andreas Schepers
    • 1
  1. 1.WuppertalDeutschland

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