Sample size and grouping in the estimation of disaggregate models - a simple case.

Abstract

An einem einfachen disaggregierten Planungsmodell werden verschiedene grundsätzliche Probleme aufgezeigt. In dem Beispiel wird nur eine unabhängige Variable und die Wahlmöglichkeit zwischen nur zwei Alternativen berücksichtigt. Hierfür werden die mathematischen Grundlagen in der Form des sog. Logit-Modells zusammen mit der zugehörigen Theorie der Parameterschätzung dargestellt. Die Schätzung wird dann erheblich einfacher, wenn die Stichprobe nach Größenklassen der unabhängigen Variablen gruppiert werden kann. Auf eine derartige Schichtung sollte deshalb nicht verzichtet werden. Die Zuverlässigkeit des Ergebnisses ist näherungsweise umgekehrt proportional zum Stichprobenumfang. Daraus folgt dass die üblicherweise für disaggregierte Modelle verwendeten Stichprobenumfänge von 500 bis 1.000 für praktische Anwendungen nicht ausreichen. DS