Lab 2: Replica-ng Gartzke, The Capitalist Peace (2007) - - PowerPoint PPT Presentation

Lab ¡2: ¡Replica-ng ¡Gartzke, ¡“The ¡ Capitalist ¡Peace ¡(2007) ¡

Linear ¡probability ¡models ¡ Logis-c ¡regression ¡ Interac-ons ¡

Pre-­‑lab ¡Assignment ¡

• What ¡are ¡the ¡hypotheses ¡Gartzke ¡uses ¡to ¡test ¡

liberal ¡democra-c ¡peace ¡theory? ¡ ¡What ¡are ¡the ¡ proposed ¡causal ¡mechanisms ¡behind ¡these ¡ hypotheses? ¡

• What ¡are ¡the ¡hypotheses ¡Gartzke ¡uses ¡to ¡test ¡

capitalist ¡peace ¡theory? ¡ ¡What ¡are ¡the ¡proposed ¡ causal ¡mechanisms ¡behind ¡these ¡hypotheses? ¡

• How ¡is ¡Gartzke ¡measuring ¡“capitalism”? ¡i.e. ¡how ¡

is ¡he ¡opera-onalizing ¡his ¡causal ¡variables ¡

Liberal ¡Democra-c ¡Peace ¡Theory ¡

• HD1: ¡Greater ¡democracy ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡dyad ¡

decreases ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡ ¡

• HD2: ¡Greater ¡democracy ¡in ¡one ¡country ¡in ¡a ¡dyad ¡increases ¡

the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

• HD3: ¡Increased ¡trade ¡dependency ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡

dyad ¡decreases ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

¡

• Liberal ¡norms ¡and ¡ins-tu-ons ¡as ¡a ¡constraint ¡on ¡the ¡use ¡of ¡

force ¡

• Greater ¡costs ¡in ¡war ¡for ¡democracies ¡and ¡trade ¡partners ¡
• BeUer ¡signaling ¡

Capitalist ¡Peace ¡Theory ¡

• HC1: ¡Financial ¡or ¡monetary ¡openness ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡

dyad ¡decreases ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

• HC2: ¡Development ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡con-guous ¡dyad ¡

decreases ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

• HC3: ¡Development ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡noncon-guous ¡dyad ¡

increases ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

• HC4: ¡Similar ¡state ¡policy ¡interests ¡in ¡a ¡dyad ¡decreases ¡the ¡

probability ¡of ¡conflict ¡

• Modern ¡economies ¡find ¡it ¡easier ¡to ¡obtain ¡resources ¡through ¡commerce ¡

than ¡through ¡coercion ¡

• Liberal ¡economies ¡have ¡similar ¡foreign ¡policy ¡goals ¡ ¡
• Global ¡capital ¡markets ¡are ¡a ¡mechanism ¡for ¡compe--on/communica-on ¡
• Development ¡also ¡increases ¡the ¡ability ¡of ¡state ¡to ¡project ¡power, ¡as ¡well ¡

as ¡their ¡global ¡interests ¡

Opera-onalizing ¡“Capitalism” ¡

• IMF ¡Fin. ¡Open. ¡(Low) ¡– ¡the ¡lower ¡monadic ¡IMF ¡

financial ¡openness ¡score ¡in ¡the ¡dyad; ¡the ¡score ¡is ¡ an ¡index ¡that ¡takes ¡the ¡difference ¡between ¡8 ¡and ¡ the ¡sum ¡of ¡8 ¡types ¡of ¡government ¡restric-ons ¡on ¡ foreign ¡exchange, ¡current, ¡and ¡capital ¡accounts ¡

• GDPPC ¡(Low) ¡– ¡the ¡lower ¡of ¡the ¡two ¡monadic ¡

popula-on ¡weighted ¡gross ¡domes-c ¡product ¡ sta-s-cs ¡for ¡a ¡given ¡dyad ¡

• Affinity ¡– ¡score ¡calculated ¡from ¡UNGA ¡vo-ng ¡

How ¡does ¡Gartzke ¡test ¡these ¡ compe-ng ¡theories? ¡

Let’s ¡load ¡the ¡data. ¡ ¡ Also, ¡the ¡handout ¡is ¡under ¡ “Teaching” ¡at: ¡aruggeri.eu ¡

R ¡

R ¡Exercise ¡1(a): ¡LPM ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡1 ¡with ¡LPM ¡and ¡

interpret ¡your ¡results ¡

– Do ¡we ¡get ¡the ¡expected ¡results? ¡ – How ¡well ¡does ¡this ¡match ¡Oneal ¡and ¡RusseU’s ¡ findings? ¡

àR ¡

Logis-c ¡Regression ¡

• The ¡leh ¡hand ¡side ¡of ¡the ¡equa-on ¡(logit) ¡is ¡now ¡

the ¡“log ¡of ¡the ¡odds ¡that ¡y ¡= ¡1” ¡instead ¡of ¡“y”, ¡ and ¡it’s ¡rela-onship ¡with ¡the ¡predictors ¡is ¡linear ¡

• 0.75/(1-­‑0.75) ¡à ¡3:1 ¡odds ¡à ¡log ¡(3)=1.01 ¡log ¡odds ¡
• In ¡reverse: ¡a ¡log ¡odds ¡of ¡1.01 ¡à ¡exp ¡(1.01) ¡= ¡odds ¡
• f ¡2.75 ¡à ¡2.75/(1+2.75) ¡= ¡0.73 ¡probability ¡

Logis-c ¡interpreta-on ¡prac-ce ¡

• Coefficient ¡of ¡3.7? ¡
• e3.7 ¡= ¡40.4473 ¡

– increase ¡of ¡1 ¡unit ¡in ¡x, ¡makes ¡the ¡odds ¡of ¡the ¡ event ¡40 ¡-mes ¡greater, ¡all ¡else ¡equal. ¡ ¡

• Coefficient ¡of ¡-­‑0.02? ¡ ¡

– exp(-­‑0.02) ¡= ¡0.9801987 ¡ – i.e. ¡1 ¡unit ¡increase ¡in ¡x ¡variable ¡is ¡associated ¡with ¡ 2 ¡percent ¡decrease ¡in ¡the ¡odds ¡ra-o ¡of ¡the ¡event, ¡ all ¡else ¡equal. ¡ ¡

R ¡Exercise ¡1(b): ¡Logit ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡1 ¡with ¡logit ¡and ¡

interpret ¡your ¡results ¡

– Do ¡we ¡s-ll ¡get ¡the ¡expected ¡results? ¡ – How ¡well ¡does ¡this ¡match ¡Oneal ¡and ¡RusseU’s ¡ findings? ¡

àR ¡

Predicted ¡probabili-es ¡

• We ¡can ¡calculate ¡probabili-es ¡at ¡given ¡values ¡of ¡all ¡our ¡

predictors ¡by ¡plugging ¡them ¡in ¡

• R ¡can ¡also ¡do ¡it ¡for ¡us… ¡
• We ¡s-ll ¡have ¡to ¡tell ¡it ¡what ¡values ¡we ¡want ¡to ¡set ¡our ¡

predictors ¡at ¡

• It’s ¡ohen ¡useful ¡to ¡allow ¡one ¡variable ¡to ¡vary, ¡but ¡to ¡hold ¡

the ¡other ¡predictors ¡constant ¡while ¡we ¡predict ¡probabili-es ¡ as ¡that ¡one ¡variable ¡changes ¡

R ¡

R ¡Exercise ¡2 ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡2 ¡and ¡interpret ¡your ¡

results ¡

àR ¡

R ¡Exercise ¡3 ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡3 ¡and ¡interpret ¡your ¡

results ¡

àR ¡

Interac-ons ¡ ¡

• Two ¡independent ¡variables ¡interact ¡if ¡the ¡effect ¡of ¡one ¡of ¡

the ¡variables ¡differs ¡depending ¡on ¡the ¡level ¡of ¡the ¡other ¡ variable ¡

Y ¡= ¡a ¡+ ¡b1x1 ¡+ ¡b2x2 ¡+ ¡b3x1x2 ¡

• Non-­‑interac-on: ¡ ¡

– Aid ¡and ¡peace ¡both ¡promote ¡economic ¡development ¡

• Interac-on: ¡ ¡

– Aid ¡(x1) ¡promotes ¡economic ¡development ¡only ¡when ¡there ¡is ¡ peace ¡(x2) ¡ – i.e. ¡b1 ¡= ¡0, ¡but ¡b3=2, ¡so ¡when ¡there ¡is ¡peace ¡(x2=1), ¡a ¡unit ¡ increase ¡in ¡aid ¡has ¡a ¡posi-ve ¡effect ¡of ¡b1 ¡+ ¡b3 ¡= ¡2 ¡

Interpre-ng ¡interac-ons ¡in ¡LPM ¡

• Recall: ¡ ¡
• Interpret: ¡b1 ¡= ¡0.4, ¡ ¡ ¡b2 ¡= ¡-­‑0.2, ¡ ¡b3 ¡= ¡-­‑0.5 ¡
• Interpret: ¡b1 ¡= ¡-­‑0.3, ¡ ¡b2 ¡= ¡0.4, ¡ ¡ ¡b3 ¡= ¡0.2 ¡

Interac-ons ¡and ¡Gartzke ¡

• HC2: ¡Development ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡con-guous ¡dyad ¡

decrease ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

• HC3: ¡Development ¡in ¡both ¡countries ¡in ¡a ¡noncon-guous ¡dyad ¡

increases ¡the ¡probability ¡of ¡conflict ¡

• i.e. ¡development ¡has ¡a ¡posi-ve ¡effect ¡on ¡MIDs, ¡but ¡its ¡

interac-on ¡with ¡con-guity ¡has ¡a ¡nega-ve ¡coefficient ¡that ¡is ¡ greater ¡in ¡absolute ¡terms ¡than ¡development’s ¡posi-ve ¡one ¡ ¡ ¡

R ¡Exercise ¡4(a): ¡LPM ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡4, ¡adding ¡the ¡GDP ¡

per ¡capita ¡x ¡con-guity ¡interac-on ¡but ¡with ¡

• LPM. ¡ ¡Interpret ¡your ¡results. ¡

àR ¡

Interac-ons ¡and ¡logis-c ¡regression ¡

• In ¡LPM, ¡we ¡added ¡on ¡the ¡right-­‑hand ¡side ¡of ¡

the ¡equa-on ¡to ¡get ¡probability ¡on ¡the ¡leh ¡

• In ¡logis-c ¡regression, ¡we ¡mul-ply ¡on ¡the ¡right ¡

to ¡get ¡odds ¡on ¡the ¡leh ¡

m mx

b x b x b a y y + + + + = ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = − = ... ) 1 Pr( 1 ) 1 Pr( ln

2 2 1 1

Interpre-ng ¡interac-on ¡effects ¡in ¡logit ¡

E.g. ¡x1 ¡is ¡con-nuous ¡(GDP/c), ¡x2 ¡is ¡binary ¡(oil), ¡and ¡y ¡is, ¡of ¡course, ¡binary ¡ (democracy) ¡because ¡we’re ¡using ¡logit ¡ The ¡model ¡gives: ¡ ¡ ¡ ¡b1 ¡= ¡4, ¡b2 ¡= ¡-­‑2, ¡b3 ¡= ¡-­‑5 ¡ x2=0 ¡ x2=1 ¡

Interpre-ng ¡interac-on ¡effects ¡in ¡logit ¡

• In ¡general, ¡when ¡the ¡interac-on ¡is ¡between ¡a ¡con-nuous ¡

variable ¡x1 ¡and ¡binary ¡variable ¡x2… ¡

• When ¡x2=0, ¡a ¡unit ¡increase ¡in ¡x1 ¡simply ¡mul-plies ¡the ¡odds ¡

by ¡exp(b1). ¡ ¡ ¡

• When ¡x2=1, ¡a ¡unit ¡increase ¡in ¡x1 ¡mul-plies ¡the ¡odds ¡by ¡exp

(b1+b3). ¡ ¡ ¡

• When ¡x1=0, ¡increasing ¡x2 ¡from ¡0 ¡to ¡1 ¡simply ¡mul-plies ¡the ¡
• dds ¡by ¡exp(b2). ¡ ¡ ¡
• When ¡x1≠0, ¡increasing ¡x2 ¡from ¡0 ¡to ¡1 ¡mul-plies ¡the ¡odds ¡by ¡

exp(b2+b3x1). ¡ ¡ ¡

Interpre-ng ¡interac-on ¡effects ¡in ¡logit ¡

E.g. ¡again ¡x1 ¡is ¡con-nuous ¡and ¡x2 ¡is ¡binary, ¡and ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡b1 ¡= ¡-­‑3, ¡b2 ¡= ¡2, ¡b3 ¡= ¡-­‑4 ¡

– When ¡x2=0, ¡a ¡unit ¡increase ¡in ¡x1 ¡mul-plies ¡the ¡odds ¡by ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡exp(-­‑3)=0.05; ¡ ¡ – When ¡x2=1, ¡a ¡unit ¡increase ¡in ¡x1 ¡mul-plies ¡the ¡odds ¡by ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡exp(-­‑7)=0.0009 ¡ – When ¡x1=0, ¡a ¡unit ¡increase ¡in ¡x2mul-plies ¡the ¡odds ¡by ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡exp(2)=7.4; ¡ ¡ – When ¡x1≠0, ¡a ¡unit ¡increase ¡in ¡x2 ¡mul-plies ¡the ¡odds ¡by ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡exp(2-­‑4x1), ¡i.e. ¡a ¡decreasingly ¡posi-ve ¡then ¡increasingly ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡nega-ve ¡effect ¡

R ¡Exercise ¡4(b): ¡Logit ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡4 ¡by ¡incorpora-ng ¡

the ¡GDP ¡per ¡capita ¡x ¡con-guity ¡interac-on ¡ with ¡logit ¡and ¡interpret ¡your ¡results ¡

àR ¡

R ¡Exercise ¡5 ¡

• Replicate ¡Table ¡1, ¡Model ¡5 ¡and ¡interpret ¡your ¡

results ¡

àR ¡

Q-­‑Step ¡Ques-onnaire ¡

hUps://www.surveymonkey.com/r/Q-­‑Step2 ¡