Methoden der empirischen Sozialforschung

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Ist die Klausur gut machbar?
klar
Mit normalen lernaufwand aufjedenfall. :) Ich war damals in der Übung und hab die Altklausuren gemacht und habe letztendlich sehr gut angeschnitten
wie fandet ihr die Klausur?
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Mit 40% Prozent besteht man.
Danke für die Info :)
Das stimmt doch nicht oder? Quadrieung ist doch nicht-linear
doch der Einfluss ist trotzdem linear zu interpretieren (der Parameter) zB wenn Alter um eine Einheit/ein Jahr steigt ändert sich y um blabla Einheit y
Das Endogenitätsproblem hat doch nichts mit dem OVB zutun?
kann mir das vielleicht jemand erklären?
Damit Bahnhof ein OVB ist, müsste auch Bahnhof und Muttertag korrelieren, ist hier aber nicht der Fall, daher kein OVB.
Hat das jemand schon gelöst?
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den Interaktionsterm haben wir doch noch nie auf Signifikanz geprüft? Immer nur ein einzelnes Beta? Hast du ne Aufgabe dazu?
puh ich glaub in ss16. aber ich mein der koeffizient ist ja nur 0 wenn er nicht signifikant von 0 verschieden ist. wenn es 0,001 ist ist es ja nicht null aber wsl nicht von 0 verschieden abhängig von der Standardabweichung
Pozentpunkte hier oder?
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genau leider auch nicht, nur in diesem fall, weil es bei dem Probit/Logit Modell so in der Nachbereitung der Übung steht.
danke ja das hab ich auch gesehen aber sonst weiss ichs es auch nicht
Wann nimmt man eigentlich Prozentpunkte und wann Prozent?
das müsste durch 0,0016 sein. dann wäre das Ergebnis größer 1,96.
ja du hast recht
fällt der um 10,41 oder steigt er?
er steigt
müsste es nicht eine Reduktion von 123% sein?
Wieso?
Nein -0,23 ist korrekt. Wenn die Biersteuer um eine Einheit steigt hast du eine Reduktion um 0,46 Verkehrstote, und wenn das Einkommen um eine Einheit steigt hast du 2,00 mehr Verkehrstote. Demnach ergibt sich -0,46 = 2, 00 * x. Dein x ist die Veränderung nach der gefragt ist. x ist -0,46/2,00 = -0,23.
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Ist Aufgabenteil A1 und A2 im SS18 ähnlich gewesen?
SS18 war von Aufbau gleich wie die SS16
Vielen Dank! Dann werd ich mir die noch mal gut anschauen.
Wieso nimmmt man den Wert des interaktionsterms?
Weil du ja sonst keine Tabelle mit den Daten gegeben hast und prinzipiell sind in dem Interaktionsterm ja die gleichen Werte.
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Ich verstehe hier nicht ganz wie man überhaupt auf die Pfeile kommt, wenn man zum Beispiel wie bei Übung 6 Quiz 2 die frage gegeben hat ob der Effekt unter oder überschätzt wird. wie gehe ich denn da vor ? vielen dank schon mal !!
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kommt das überhaupt dran?! habe bis jetzt noch keine Klausuraufgabe dazu gefunden?
weiß jemand ob es in der Klausur vom letzten Jahr drankam?
ist doch falsch oder?
Ja müsste Beta heißen, damit es wahr ist
fehlt nicht der einfluss von Y auf X hier noch als Begründung? von Polizist auf Kriminalität ist ja beides mal von X auf Y oder?
Ja eigetntlich schon, das hier ist doch nur der Effekt einer negativen Korrelation. Aber wenn es wenig Polizisten gibt gib es viele Verbrechen. Gibt es viele Verbrechen dann gibt es wiederum viele Polizisten. Wäre simultane Kausalität nicht, dass es bei vielen Verbrechen wenig Polizisten gibt? Was ja keinen Sinn machen würde
Hey, kann mir jemand sagen wieso dieser Schätzer erwartungstreu ist? Wenn ich mich an meiner ersten Beobachtung orientiere, ist mein Schätzer doch sehr unwahrscheinlich genau dem tatsächlichen Wert oder verstehe ich die Voraussetzung für erwartungstreue nicht? Vielen Dank schon mal
Es geht nicht darum, ob der Schätzer dem "tatsächlichen Wert" entspricht, sondern ob der Erwartungswert des Schätzers diesem entspricht und wenn ich irgendeine Beobachtung auswähle ist ihr Erwartungswert immer noch gleichen dem Erwartungswert der Grundgesamtheit. Hoffe das hilft :D Auf Folie 61 und 62 im Skript ist das auch nochmal kurz beschrieben.
Ah okay vielen Dank schon mal. Kannst du mir vllt ein praktisches Beispiel nennen, bei dem dies nicht der Fall ist?
Decke ich mit 2 Dummyvariablen schon alle Möglichkeiten ab? Die erste DV ist für die Zeit und die zweite für Afroamerikaner. Dann bräuchte man doch noch eine dritte für Hispano oder?
nein du nimmst immer eine Dummy weniger als es Ausprägungen gibt wie zB Geschlecht - da nimmt man auch nur Mann oder Frau, da beide dasselbe aussagen & man daher das eine immer im Vergleich zum anderen interpretiert. wenn also zB Frau drin ist dann sagst du Frauen ... so und so viel mehr als Männer. ich denke in dem Datensatz wird es dann wohl so sein dass wenn man nicht das eine ist, dann ist man das andere
Hallo, ich habe eine kleine Verständnisfrage: Bei der GRETL Ausgabe wird ja zu jedem Koeffizienten auch der p-Wert angegeben. Außerdem haben wir gelernt, bei einem sehr kleinen p-Wert wird H0 verworfen. Nur von welcher H0 geht GRETL aus? Meine Vermutung ist: H0: bi ungleich dem Schätzer ^bi, dann würde ein kleiner p-Wert die H1: bi = ^bi bestätigen. Aber ist das so richtig?
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Sorry wollte keine Verwirrung stiften :D Basierend auf den Übungen, in denen wir immer von H0: ßhut = 0 ausgegangen sind, hab ich mir das jetzt so erklärt, dass GRETL von der gleichen Null-Hypothese ausgeht. Demnach könnte man bei einem kleinen p-Wert davon ausgehen, das H1 zutrifft, also ßhut =/= 0 ist und damit der Koeffizient signifikant ist.
Das, was der Anonyme Geldsack sagt. Der p-Wert dient dazu, dass du ihm mit deinem festgesetzten Signifikanzniveau (alpha) vergleichst und ganz schnell sagen kannst, ob du mit deinem alpha/2 gleich 5 Prozent das Ding ablehnen kannst (also die Signifikanz bestätigen kannst).
SS15 "Können alle Koeffizienten der Kontrollvariablen geschätzt werden?" Ich verstehe nicht so wirklich, worauf diese Frage (und auch die Antwort) abzielt. Könnte mir da jemand von euch bitte weiterhelfen?
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Die Antwort wird nicht mehr angezeigt. Kann jemand die Frage nochmal beantworten, bitte?
Nationalität= für jedes Individuum unterschiedlich, aber über die Zeit hinweg konstant = fixe Individuelle Effekte. Diese werden durch die fixed effects Schätzung eliminiert, damit sie keine Verzerrung verursachen durch unbeobachtete Heterogenität. Also werden diese Effekte aus der Gleichung eliminiert hier eben Nationalität es könnte sich auch um Gesetzgebung handeln ( für jeden Staat unterschiedlich über zeit konstant). Bei fixen Zeit Effekten könnte es Effekte eliminieren wie Ölpreise oder Qualität der Autoas ( für alle gleich aber über Zeit hinweg schwankend) Wenn man solche Dummy variablen einfügt schaut man eben welche Effekte auf die Beschreibung passen und die werden dann automatisch eliminiert.
Dürfen wir die Zahlen runden? Oder sollten wir mit den Zahlen rechnen damit man keine Rundungsfehler einbaut?
Sind solche Aussagen zur Korrelation eigtl. anhand irgendwelcher Zahlen zu beurteilen oder rein subjektiv durch 'blabla' ?
Woher erkenne ich hier, dass die "Steuer " nicht exogen ist ?
die Steuer darf halt nur X beeinflussen um ein gutes Instrument zu sein, aber in dem Fall hat Steuer wohl auch was mit y zu tun ist also nicht exogen
Ist es möglich mit 1,5 Tagen Lernen das Fach zu bestehen?
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so viele aktuelle gibt es leider nicht, aber ich würd die Übungen durchgehen und mir fiel es dann mit den Alklausuren leichter die in der Übung verwendeten Begrifflichkeiten besser zu verstehen. Also wenn du nicht noch für eine andere Klausur viel lernen musst, würd ichs einfach probieren
alles klar, dann mache ich das mal so! danke dir :)
Waren die Klausuren der letzten Semester ähnlich zu SS16? So Aufgaben wie aus Aufgabenblatt 1 und 2 kamen noch nie dran?
wie berechne ich das?
Ist in der Nachbereitung in der Korrelationstabelle
Wie wurde hier denn gerundet bei mir kommt was anderes raus zwar nur minimal was aber würde mich interessieren wie man hier gerundet hat?
Kann mir dazu jemand den Lösungsweg erklären welche Zahlen man nehmen muss? Wäre sehr dankbar.
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ok aber ich komme trotzdem nicht drauf könntest du mir bitte deinen Lösungsweg vlt schicken?
dachte ich mir auch aber hat das der Dozent echt falsch gemcht?
wie kommt man auf diesen Wert?
Die haben wir in der Übung damals als gegeben bekommen soweit ich weiß.
woher sind diese werte?
Die haben wir in der Übung damals als gegeben bekommen soweit ich weiß.
Was genau ist hier der Fehlerterm?
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Wenn kein Fehlerterm gegeben ist, musst du dir es selber denken und logisch begründen.
Woran erkenne ich dass die Vorraussetzungen erfüllt sind oder nicht? es ist ja nicht viel gegeben
Wie komme ich auf diesen Wert, wird der berechnet oder lese ich den aus der SNV Tabelle ab? Wo finde ich die Tabelle?
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wenn im Skript keine Tabelle ist, wie soll man dann auf die Werte kommen? irgendwo muss ja die Tabelle dabei sein
Ja, hast Recht.
in der Übung ist doch das Dach nicht dagewesen für xi
wo kommt das denn her? Auch wenn das darüber falsch ist das ist doch nicht mal gefragt hier
Wo kommt den die Erhöhung der Anschnallrate um 10 Prozentpunkte her? Dazu steht doch in der Angabe gar nix, oder?
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@HelenaRanger bei einer Steigerung um 10 prozentpunkte addierst du die 0,1. (Siehe digicampus, Nachbereitung Fragestunde)
ich glaub du weißt nicht was addieren ist
was bedeutet Dummyvariablenfalle?
Inwiefern korreliert die Qualität der Autos mit der Anschnallquote
wann interpretiert man eigentlich mit Prozentpunkten?
sie kommt man auf den Achsenabschnitt?
Denkst du wirklich das dies richtig ist? Meiner Meinung nach muss man hier nur ß1 und ß3 betrachten, da der Effekt der Bildungsjahre betrachtet werden soll.
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woher weis ich denn die Werte für einen Mann? Sind doch nur die Werte für eine Frau gegeben=?
Für Mann stehen die Bildungsjahre Das heisst für Frau: FrauxBildungsjahre
Das ist doch ein multiples und kein multivariates Modell
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ein multivariates hat mehrere abhängige
Achso, ich glaube das haben wir in MdeSf nicht gemacht. Also ist es einfach multipel
für was genau brauchen wir den Interaktionsterm? Ich versteh es nicht ganz
und wieso können wir den nicht weglassen und unabhängig vom Geschlecht von den 37% Steigerung durch Bachelor ausgehen? Also wann brauch ich das und wieso
wann reicht denn die Höhe der Korrelation aus für einen OVB?bei female ist die Korr. ja etwas höher, aber ist sie auch noch zu nah an 0?
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Falls du Helena Ranger das noch liest. Würdest du sagen deine Zusammenfassung reicht aus oder würdest du noch das Skript durchgehen?
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In den Karteikarten stehen hauptsächlich grundlegende Definitionen und Formeln aus der Statistik und in der Zusammenfassung (Teil 2, mehrere A4 Seiten) ist nochmal der theoretische Hintergrund aus dem Skript und z.T aus der Begleitliteratur drauf.
Ok danke :)
Aufgabenblatt 5 c) In der Nachbereitung 9 dazu steht die Interpretation: Ein Anstieg der Anschnallrate um 0,1 Einheiten <-- Wieso 0,1 Einheiten und nicht 1 Einheit? Es steht kein Logarithmus dabei
Welche Zusammenfassung würdet ihr empfehlen?
Wann braucht man denn diese Bessel-Korrektur? in den Aufzeichnungen vom Dozenten haben wir sie auch nicht benutzt zum berechnen der Stichprobenvarianz Aufgabenblatt 3, Aufgabe 2b. Hier haben wir einfach 1/n benutzt anstatt 1/(n-1)
Muss man da irgendwas erkennen?
Wäre dies nicht noch ein Grund nicht in den Urlaub zu fahren, da man ja eh schon mehr verkauft und dann auch noch teurer (also quasi "noch mehr" als normalerweise) ?
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