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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Voraussetzungen und Probleme der einfachen Regression

verfasst von : Matthias-W. Stoetzer

Erschienen in: Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Die Ergebnisse einer einfachen linearen Regressionsanalyse sind nur unter bestimmten Voraussetzungen gültig. Diese Prämissen betreffen erstens die Verteilung der Residuen. Sie müssen das Ergebnis eines reinen Zufallsprozesses sein. D.h. es darf keine Heteroskedastie (Abschn. 5.2) und Autokorrelation (Abschn. 5.3) vorliegen – ggf. ergänzt von der Forderung, dass die Residuen normalverteilt sind (Abschn. 5.4). Zweitens ist es zur Ermittlung der Parameterschätzungen notwendig, dass keine Multikollinearität existiert (Abschn. 5.5). Drittens erläutert Abschnitt 5.6, welche Bedeutung Ausreißern und einflussreichen Beobachtungen zukommt. Verschiedene Schwierigkeiten werden viertens im Abschnitt 5.7 unter dem Begriff Fehlspezifikation erörtert. Fünftens beschreibt Abschnitt 5.8 kurz das Problem fehlerbehafteter Werte bei den exogenen Variablen. Abschließend geht Abschnitt 5.9 auf den notwendigen Stichprobenumfang ein. Einzelne Abschnitte enthalten Hinweise zur Durchführung in SPSS und Stata.

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Fußnoten
1
Dies gilt nur für die OLS‐Schätzung. Bei den nichtlinearen Logit‑, Probit‐ usw. Schätzverfahren, die hier nicht behandelt werden, führt Heteroskedastie auch zu verzerrten Koeffizientenschätzungen!
 
2
Eine früher gängige Methode ist der Goldfeld‐Quandt‐Test. Eine weitere Variante ist der Test von Glejser, bei dem die absoluten Werte der Residuen als abhängige Variable auf die unabhängigen Variablen regressiert werden. Hackl (2013, S. 192–194) erläutert diese Verfahren.
 
3
Zum Teil wird diese Form des Tests auch als Variante des Breusch‐Pagan‐Tests aufgefasst (Cameron und Trivedi 2010, S. 101).
 
4
Der WLS‐Schätzer ist eine Form der Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate (GLS – Generalized Least Squares bzw. FGLS – Feasible Generalized Least Squares).
 
5
Das Verfahren firmiert auch als Huber‐White‐ bzw. Sandwich‐Schätzer.
 
6
Diese robusten Standardfehler sind nicht mit Verfahren robuster Koeffizientenschätzungen zu verwechseln. Letztere kommen ggf. bei Ausreißern und einflussreichen Beobachtungen zum Einsatz (siehe Abschn. 5.7).
 
7
Simulationsstudien weisen darauf hin, dass bei Dummy‐Variablen mit unterschiedlichen Fallzahlen (Sub‐Sample‐Umfängen) und unterschiedlichen Standardfehlern in den verschiedenen Ausprägungen ein kleines Sub‐Sample mit hohem Standardfehler dazu führt, dass die Irrtumswahrscheinlichkeit des t‐Tests zu gering ausgewiesen wird. Der robuste Standardfehler wird dann größer sein als der normale Standardfehler. Umgekehrt ist der robuste Standardfehler kleiner als der normale Standardfehler, wenn in einem kleinen Sub‐Sample einer Dummy‐Variablen‐Ausprägung der Standardfehler relativ klein ist (UCLA ATS 2011). Siehe auch Sribney (1998).
 
8
Datenbasis: Hochschulabschlussnoten_BWL.sav. Spezifikation der Regression: Abhängige Variable: Abschlussnote, Unabhängige Variablen: Schulnote, EinSchwerpunkt, Weiblich, Alter, Aktualität.
 
9
Ein SPSS‐Macro dazu wird beschrieben von Hayes und Cai (2007) und erläutert in: http://​www.​youtube.​com/​watch?​v=​paYqAb2npTc.
 
10
Die Optionen werden als HC1, HC2 und HC3 bezeichnet. Genauer dazu Weisberg (2014, S. 163), Angrist und Pischke (2009, S. 293–315) und insbesondere Kaufman (2013, S. 43–50). Eine weitere hier nicht behandelte Lösung ist in Stata die Verwendung Cluster‐robuster Standardfehler. Wie in der Einleitung zu diesem Kapitel beschrieben, müssen die Residuen identisch verteilt sein. Häufig ist aber plausibel, dass zwischen verschiedenen Beobachtungsgruppen (Clustern) die Residuen unterschiedlich hoch sind. Zum Beispiel die Varianz des Konsumes zwischen Männern und Frauen oder die Varianz der Noten zwischen verschiedenen Schwerpunkten der Studierenden. Diese Unterschiede können durch geeignete Verfahren berücksichtigt werden.
 
11
Bei der Analyse von Zeitreihen führt Autokorrelation unter Umständen auch zu verzerrten Koeffizientenschätzungen (Auer und Rottmann 2010, S. 540 ff.). Dies ist bei der Verwendung von dynamischen Modellen mit verzögerten endogenen Variablen der Fall, die hier nicht behandelt werden.
 
12
Eine modifizierte Form ist der Ljung‐Box‐Test, der bei kleinen Sampeln zu bevorzugen ist (Hackl 2013, S. 215).
 
13
Hierzu existieren verschiedene Möglichkeiten: Das Prais‐Winston‑, Cochran‐Orcutt‐ und Hildreth‐Lu‐Verfahren sind die gängigsten (Baum 2006, S. 159 f.).
 
14
In der Psychologie und anderen Sozialwissenschaften wird darauf größerer Wert gelegt (Borz 2005, S. 75–79; Bühner und Ziegler 2009, S. 716–717). Siehe auch Ashley (2012, S. 228–237).
 
15
Allerdings ist unter Umständen die Normalverteilung grundlegend. Das Maximum‐Likelihood‐Schätzverfahren (ML‐Schätzung) basiert häufig auf der Annahme, dass die Normalverteilung gilt (siehe Anhang 5.1). Es sollte nur bei größeren Stichprobenumfängen eingesetzt werden, da die Wahrscheinlichkeit einen Fehler zweiter Art zu begehen, bei kleinen Stichproben mit der Zahl der exogenen Variablen stark zunimmt (Hart und Clark 1999).
 
16
Multikollinearität wird in der Literatur auch einfach als Kollinearität bezeichnet.
 
17
Wenn zwei Variablen überhaupt nicht miteinander korrelieren, sind diese orthogonal zueinander. Siehe dazu auch Abschn. 5.7.
 
18
Zur Berechnung von b muss die Matrix der Beobachtungsdaten X′X invertiert werden (siehe Abschn. 8.​2 am Ende des Buchs). Wenn einige Eigenwerte der Matrizen sehr groß sind und andere sehr nahe an Null liegen, kann die Inversion zu beliebig großen numerischen Fehlern führen. Winzige Veränderungen der beiden Werte führen damit zu völlig anderen Schätzergebnissen.
 
19
Fox (2016, S. 682) enthält dazu ein Beispiel auf der Grundlage eines realen Datensatzes. Die in einigen Lehrbüchern zu lesende Aussage, dass Multikollinearität die BLUE‐Eigenschaften der Koeffizientenschätzungen nicht berührt, ist insoweit problematisch. Das OLS‐Verfahren besitzt zwar diese statistische Eigenschaft, aber dies nützt praktisch wenig, wenn die Koeffizientenschätzungen komplett unzuverlässig sind.
 
20
Eine Spalte der Matrix X ist in diesem Fall eine Linearkombination (siehe oben) mindestens einer anderen Spalte (siehe auch Abschn. 8.​2 am Ende des Buchs).
 
21
Mathematisch wird eine nicht invertierbare Matrix als singulär bezeichnet. Inhaltlich bedeutet dies, dass die mathematische Berechnung nicht durchführbar ist. Die Konditionszahl ergibt sich aus dem Verhältnis von maximalem zu minimalem Eigenwert der Matrix X′X (siehe auch Abschn. 8.​2).
 
22
Das Gegenteil ist eine „weak reference category“, das heißt eine Referenzgruppe mit sehr wenigen Fällen (Wissman et al. 2007).
 
23
Die Begriffe standardisierte Residuen (standardized residuals) und studentisierte Residuen (studentized residuals) werden in der Literatur von verschiedenen Autoren unterschiedlich definiert (Stata 2013, S. 1873).
 
24
Weitere mögliche Größen sind unter anderem DFFITS, Mahalanobis distance und Welsch’s W. Warum existieren verwirrend viele unterschiedliche Verfahren? Sie fokussieren (zumindest zum Teil) unterschiedliche Probleme, die beim Einsatz nur eines dieser Ansätze eventuell übersehen werden (Williams 2015a).
 
25
Der Begriff „robust“ bezieht sich hier auf die Unempfindlichkeit der Regressionsergebnisse hinsichtlich des Weglassens bzw. Hinzufügens einzelner (weniger) Beobachtungen. Daneben wird in der Literatur auch von „robust“ im Sinne von Unempfindlichkeit bezüglich der Existenz von Heteroskedastie (siehe oben Abschn. 5.2) gesprochen. Diese unterschiedliche Bedeutung des Ausdrucks „robust“ führt leicht zu Verwirrung.
 
26
Verschiedene Schätzer (das heißt Schätzverfahren) werden kurz im Anhang 5.1 zu diesem Kapitel beschrieben.
 
27
Die Psychologie und Soziologie (sowie die Medizin) verwenden in der Regel andere Begriffe. Hier werden diese Probleme zum Beispiel unter den Bezeichnungen Suppressionseffekte, Mediatorvariablen und Confounder‐Variablen diskutiert (Bühner und Ziegler 2009, S. 689–703; Bortz 2005).
 
28
Das Problem wird auch als Simpson’s Paradoxon oder Yule‐Pigou‐Effekt bezeichnet (Becker 2010) und nennt sich in der Soziologie „ökologischer Fehlschluss“. Dieser Begriff stellt darauf ab, dass eine statistische Beziehung auf der Makroebene (den aggregierten Daten) nicht auf der Mikroebene (Individuen, Unternehmen) gelten muss (Schnell et al. 2013, S. 244).
 
29
Selbstverständlich bleiben aber deskriptive Darstellungen nach wie vor ein wichtiger erster Schritt weitergehender Analysen. Sie sind nur ungeeignet, komplexe oder sogar kausale Zusammenhänge zu überprüfen.
 
30
Eine weitere Annahme der einfachen OLS‐Regression ist, dass die exogenen Variablen fix sind: Wird zur Schätzung eine neue Stichprobe von Beobachtungen herangezogen, wären die Werte der exogenen Variablen genau die gleichen wie beim ersten Sample. Bei Experimenten kann diese Prämisse häufig eingehalten werden, da das Design des Experiments und damit die Auswahl der Versuchspersonen (bzw. allgemein der Beobachtungseinheiten) und exogenen Variablen vom Durchführenden kontrolliert werden. Unter bestimmten Voraussetzungen (nämlich wenn die stochastischen exogenen Variablen nicht mit den Fehlern korrelieren), ist der OLS‐Schätzer aber trotzdem verwendbar (genauere Ausführungen bei Ashley (2012, S. 269–271) und Kennedy (2008, S. 137–141)). Die angewandte Regressionsanalyse ignoriert dieses Problem (weitgehend).
 
31
„Given a certain number of observations in a data set, there is an upper limit to the complexity of the model that can be derived with any acceptable degree of uncertainty.“ (Babyak 2004, S. 1).
 
32
Viele Lehrbücher umgehen klare Aussagen, indem sie lediglich „ausreichend große“ Sample fordern. Wann aber ist eine Stichprobe „ausreichend groß“? Prinzipiell ist die Antwort einfach: Eine Stichprobe ist dann groß, wenn die Stichprobenverteilung der (erforderlichen) Normalverteilung (annähernd) entspricht. Dies hängt zum einen von der Stichprobengröße ab, aber zum anderen auch von der Verteilung der Grundgesamtheit. Ist die Grundgesamtheit normalverteilt, sind bereits sehr kleine Stichproben (n = 2 oder 5) daraus ebenfalls normalverteilt (siehe Auer und Rottmann 2010, S. 317). Schira (2005, S. 447) spricht in diesem Fall schon bei einem n von 25 von einer hinreichend großen Stichprobe. Ist die Grundgesamtheit schief und/oder mehrgipflig, werden 30 bzw. auch 50 Beobachtungen empfohlen (so ebenfalls Puhani 2001: 178). Praktisch ist die Verteilung in der Grundgesamtheit sowieso in der Regel unbekannt.
 
33
Die Konsequenzen der Verletzung dieser Prämisse, mögliche Verfahren der Überprüfung einschließlich formaler Tests sowie weitere Alternativen bei Verletzung der Annahme behandelt Abschn. 5.4.
 
34
In der umfangreichen ökonometrischen Literatur zur Regressionsanalyse wird das Problem fast nie behandelt. Der Grund dürfte darin liegen, dass zu Beginn der Ökonometrie makroökonomische Fragestellungen dominierten. In der Makroökonomie waren die vorhandenen Datensätze zum BIP, zur Arbeitslosigkeit, Inflation usw. aber häufig auf wenige Staaten beschränkt und daher klein. Es wurden also immer alle verfügbaren Beobachtungen verwendet und dagegen sprach auch nichts, da die Daten von den Statistikämtern kostenlos zur Verfügung gestellt wurden. In der statistischen Literatur zur Psychologie existieren dagegen fast immer auch Ausführungen zur notwendigen Zahl von Beobachtungen, da die Daten mühsam durch Befragungen oder Laborexperimente erhoben werden müssen.
 
35
Die Theorie der optimalen Samplegröße basiert vor allem auf Cohen (1988). Zur Möglichkeit und zu den Grenzen der Anwendung im Fall der multiplen Regression siehe Maxwell (2000), Kelley und Maxwell (2003) und Babyak (2004). Sie dazu auch die Korrektur in der 4. Auflage von Bortz und Döring (2006, S. 634) gegenüber der 3. Auflage von 2002.
 
36
Siehe Broscheid und Gschwend (2005). Sie argumentieren, dass im Prinzip immer stochastische Einflüsse vorhanden sind, wodurch auch bei Vollerhebungen unter bestimmten Bedingungen statistische Signifikanztests möglich und sinnvoll sind. Eine differenzierte Auffassung vertritt Behnke (2005).
 
37
Kennedy bezeichnet das Problem als „too‐large sample size problem“ (Kennedy 2008, S. 61).
 
38
Die zugrundeliegende Regressionsanalyse wird im Folgenden der Einfachheit halber als „wahr“ angenommen und nicht weiter hinterfragt (bspw. hinsichtlich Spezifikation u. ä.).
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Voraussetzungen und Probleme der einfachen Regression
verfasst von
Matthias-W. Stoetzer
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1

Print ISBN: 978-3-662-53823-4

Electronic ISBN: 978-3-662-53824-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-53824-1_5