Deutsches R-Forum

Verfasst: **So Jun 20, 2021 12:50 pm**

Moin Moin liebes R-Forum,
folgende Frage:

Ich habe für meine Daten ein Two - Way - Fixed - Effects Modell geschätzt.
Für diese Modell habe ich folgende Spezifikationen vorgenommen:

1. Korrektur der Standardfehler für Heteroskedastizität und Autokorrelation (HAC Standardfehler)

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cov1<- vcovSCC(modell1, type="HC1")
robust_se1<- sqrt(diag(cov1))

2. Clustering der Standardfehler für eine Variable.

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cluster_se1 <- coeftest(modell1, vcov = function(x) 
  clubSandwich::vcovCR(x, type = 'CR2', cluster = data$ID))

Nun möchte ich mir die Ergebnisse ausgeben lassen, am liebsten über Stargazer.
Für jeweils eine Korrektur funktioniert das auch wunderbar.

Für die HAC-Standardfehler mit:

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stargazer(modell1, type="text", se=list(robust_se1))

Für die geclusterten Standardfehler mit:

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stargazer(modell1,type="text", se=list(cluster_se1))

Meine Frage ist nun, wie ich es hinbekomme die Standardfehler in diesem Modell sowohl für HAC als auch für geclusterte Standardfehler zu korrigieren?
Was ich natürlich schon versucht habe ist folgendes:

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stargazer(modell1,type="text", se=c(list(cluster_se1),list(robust_se1))

das funktioniert alledings nicht. Dann benutzt R immer nur die Standardfehler die als erstes aufgeführt sind.

Online konnte ich bisher leider auch keine Lösung für mein Problem finden.
Vielleicht hat hier ja jemand eine Idee.
Vielen Dank!

Verfasst: **So Jun 20, 2021 4:25 pm**

Standardfehler in diesem Modell sowohl für HAC als auch für geclusterte Standardfehler zu korrigieren?

Ich kenne mich nicht besonders mit diesen robusten Schätzern aus, aber ein alternative wäre dir geclusterten Fehler in einem gemischten Model zu berücksichtigen (z.B. nlme, lme4, glmmTMB,...).

Die Variabzheterogenität kann man auch direkt modellieren (dann weiß man auch wie die sich ausdrückt) - wenn ein varianzparameter nicht reicht, schätzt man eben mehr.

Die AutoKorrelation kann man auch auf den Residuen modellieren (dann weiß man auch wie groß die ist).

Alle 3 kann man vermutlich mit glmmTMB oder gamlss zusammen realisieren.

Ist eben eine andere Herangehensweise: post-hoc die Fehler breiter machen weil man weiß das es unberücksichtigte Feinheiten gibt oder die Feinheiten explizit modellieren. Hängt wohl auch von der Disziplin ab.. Ich bevorzuge letzteres...

Verfasst: **Di Jun 22, 2021 1:36 pm**

Danke für die Antwort.
Der Ansatz eines gemischten Modells ist für mich momentan leider keine Möglichkeit mehr.
Trotzdem vielen Dank für den Vorschlag

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Verschiedene Korrekturen der Standardfehler in einem Modell

Verschiedene Korrekturen der Standardfehler in einem Modell

Re: Verschiedene Korrekturen der Standardfehler in einem Modell

Re: Verschiedene Korrekturen der Standardfehler in einem Modell