İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (72) – Rastgele Etkiler: Rastgele Katsayı Modeli – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma
On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.
Tablo 9.3. İki dalgalı gelir paneli ve İnternet kullanım verileri için “büyüme” modelinin sonuçları.
- Zaman-1 ücretler için ayarlanmış kesinti α0
- Cinsiyetin ücretlere etkisi α1
- İnternetin ücretler üzerindeki etkisi α2
- Ücretlerdeki değişim için ayarlanmış kesinti β0
- Cinsiyetin ücretlerdeki değişim üzerindeki etkisi β1
- İnternetin ücretlerdeki değişim üzerindeki etkisi β2
- Ücretlerdeki artık varyans σ2
- Zaman-1 ücretlerinde artık varyans τα2
- Ücretlerdeki değişimde artık varyans τβ2
Bu sonuçlar, cinsiyetin ve İnternet kullanımının her birinin temel ücretleri etkilediğini, erkeklerin kadınlardan daha fazla kazandığını (bkz. Α (1)) ve İnternet kullanıcılarının kullanmayanlardan daha fazla kazandığını göstermektedir. Aslında İnternet etkisi, cinsiyet etkisinden kabaca% 20 daha büyüktür. Sonuçlar aynı zamanda ücretlerin bir yıllık dönem boyunca biraz arttığını da göstermektedir. Ücretler erkekler için daha az, ancak İnternet kullanıcıları için daha fazla arttı, ancak bu etki en iyi ihtimalle hafifti (ortalamasına kıyasla β (2) için posterior standart sapmayı gözlemleyin). Bu sonuçlar, yorumlarını açıklığa kavuşturmak için denklem formunda da yazılabilir:
- E (maaş) = αi + βi
- E (αi) = 1.74 + .259malei + .296Interneti1
- E (βi) = .033 – .013malei + .006interneti1.
Daha fazla ölçüm zamanı içeren daha kapsamlı, daha ayrıntılı bir örnek için, 20 yıllık bir süre boyunca bireylerin sağlık yörüngelerini inceliyorum. Benim varsayımım, sağlığın bireylerin yaşamları boyunca düşme eğiliminde olduğu ve temel sağlık ve sağlıktaki düşüş oranının yaş, cinsiyet, ırk, bölge ve yerleşim türü ve eğitimin bir işlevi olduğudur. Öncelikli ilgi alanım, sosyoekonomik durumun (eğitimle ölçülen) zaman içindeki sağlık farklılığını nasıl etkilediğini incelemektir.
Literatürdeki bir hipotez – kümülatif avantaj hipotezi, yüksek ve düşük SES grupları arasındaki sağlık farkının, düşük SES’in yaşam boyu oluşturduğu kümülatif dezavantajın bir fonksiyonu olarak yaş boyunca genişlediğini savunmaktadır.
Genç yaşlarda, sigara içmek ve sağlık hizmetlerine erişim eksikliği gibi risk faktörleri çok az önemlidir, çünkü çoğu genç yetişkin oldukça sağlıklıdır. Bununla birlikte, yaş boyunca, risk faktörlerine maruz kalma birikir ve daha büyük bir sağlık farklılığı üretir. Alternatif bir hipotez, eşitlikçi yaş hipotezidir. Bu hipotez, sağlık açığının yaşa göre daraldığını, çünkü yaşın tüm risk faktörlerini bastırdığını ileri sürmektedir – yaşlanmanın biyolojik etkisi, sosyal temelli risk faktörlerinin yerini alır.
Genellikle bu hipotezi desteklemek için seçici bir ölümlülük argümanı da ileri sürülür: belirli bir yaşta gözlemlenen sağlık boşluğunun nihayetinde bireysel bir ölçü olduğu ve yalnızca hayatta kalanların sağlığının gözlendiği. Bu nedenle, sağlığı en kötü olan kişiler, gözlemlenen popülasyondan çıkarılmıştır ve boşluk, daha yüksek SES’li bireylere sahip daha düşük SES’li bireylerin sağlam bir alt kümesinin karşılaştırılmasıdır. Diğer bir deyişle, genç ve ileri yaşlarda karşılaştırılan farklı popülasyonlar vardır.
Yaşam seyri perspektifi, bireyler için sağlık yörüngelerini incelememiz gerektiğini ve seçici ölüm oranının “kontrol altına alınması” gerektiğini önermektedir. Bunu yapmanın bir yolu, enine kesit analizlerinin yapması gerektiği gibi, merhumların onları dışlamak yerine modele dahil edilmesine izin vermektir (çünkü bir enine kesitte yalnızca hayatta kalanlar gözlemlenebilir).
Bayesci bir büyüme modeli, ölümlülükten kaynaklanan dengesiz verileri kolaylıkla idare edebilir ve sağlık yörüngeleri, yalnızca tek bir ölçüt gözlemlediğimiz bireyler için bile tahmin edilebilir. Yörüngeleri, gözlemledikleri önlemlerle benzer ortak değişken profillere sahip hayatta kalan kişilerinki arasında bir uzlaşma haline gelir.
Nihayetinde, bu yaklaşım sağlıktaki düşüş oranını hafife alıyor, çünkü hayatta kalan düşük SES’li bireyler ortalama büyüme oranının tahminini yönlendiriyor ve şüphesiz ki düşüşte olanlar daha yüksek, ancak gözlemlenmemiş sağlık düşüş oranlarına sahipti / vardı. Ancak bu argüman, kümülatif avantaj hipotezine ilişkin bulgunun ihtiyatlı olduğuna işaret etmektedir.
Bu örnek için, yine Ulusal Sağlık ve Beslenme İnceleme Araştırması’ndan (NHANES) ve onu takip eden Ulusal Sağlık Epidemiyolojik Takip Araştırmalarından (NHEFS) elde edilen verileri kullanıyorum (açıklama için bkz. Bölüm 8). Analizlerde bir veya daha fazla değişkende eksik olan ve 1992’deki son durumu bilinmeyen bireyler elendikten sonra analitik örneklem 6,403 kişiden oluşmuştur.
Tez istatistik Fiyatları ile ilgili aramalar
Tez istatistik Fiyatları
İstatistik ücretleri
Veri giriş ücreti
İstatistik analiz şirketleri
Biyoistatistik Analiz
SPSS fiyat
İstatistik danışmanlık
İstatistik Danışmanlık Ankara
Bu örnekte, başlangıçta yalnızca 30 ila 34 yaşları arasında olan bireyleri dahil ediyorum, çünkü yaş bu analizlerde bir sorun teşkil ediyor: “Yaş” değişkeni hem yaşı hem de kohortu temsil ediyor. Araştırmalar, yaş boyunca düşük ve yüksek SES’e sahip bireyler arasındaki sağlık farkı için ortak bir modelin orta yaşa kadar farklı olduğunu ve daha sonra yakınsadığını göstermiştir.
Bu model iki şeyin bir fonksiyonudur: seçici ölüm oranı ve sağlığı etkilemede eğitimin önemindeki kohort değişimi (bkz. Lynch 2003). Bu nedenle, bu örnekte basitlik adına, analizleri bu yaş aralığına giren 608 kişiyle sınırlandırarak kohort etkilerini de ortadan kaldırıyorum.
Ben yaş (ortalama = 32.0, sd = 1.4), cinsiyet (erkek = 1,% 41.6), ırk (beyaz olmayan = 1,% 12.3), bölge (güney = 1,% 28.1), şehir yerleşimi (kentsel = 1,% 23,2) ve rastgele kesişim noktası ve eğim faktörlerini etkileyebilecek ikinci düzey eşdeğişkenler olarak eğitim (yıl olarak, ortalama = 12.6, sd = 2.6, minimum = 0, maksimum = 17). Sonuç ölçüsü, mükemmel sağlıktan (5) kötü sağlığa (1) kadar değişen 5 puanlık Likert ölçeğinde ölçülen kendi kendine derecelendirilmiş sağlıktır.
5 puanlık bir ölçekte ölçülen sağlığın güvenilir ve geçerli bir sağlık göstergesi olduğu bilinmektedir (özellikle daha genç yaşlarda) ve veriler oldukça simetriktir ve mükemmel sağlığa doğru hafif bir çarpıklık vardır. Bireylerin rastgele müdahalelerinin nispeten yüksek olmasını ve genel olarak sağlık durumunun çalışmanın kapsadığı yaş aralığı olan 30 ile 55 arasında azalmasını da bekliyorum.
Dahası, eğitimin temelde sağlığı farklılaştırmasını bekliyorum, yüksek eğitimli bireyler düşük eğitimli bireylere göre daha iyi sağlıklara sahip. Son olarak, kümülatif avantaj hipotezi en azından 55 yaşından önce doğruysa, eğitim sağlıktaki düşüş oranını azaltmaya hizmet eder. Bu hipotez, sağlıktaki büyüme oranının genel olarak negatif olduğunu, ancak eğitimin büyüme oranı üzerindeki etkisinin pozitif olduğunu da ima etmektedir.
On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.
Bayesci bir büyüme modeli bireylerin sağlık yörüngeleri BİYOİSTATİSTİK ANALİZ Bu model iki şeyin bir fonksiyonudur cinsiyetin ve İnternet kullanımının her birinin temel ücretleri etkilediği hipotezi desteklemek için seçici bir ölümlülük İki dalgalı gelir paneli ve İnternet kullanım verileri İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (72) – Rastgele Etkiler: Rastgele Katsayı Modeli – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma İstatistik analiz şirketleri İSTATİSTİK DANIŞMANLIK İstatistik Danışmanlık Ankara İstatistik ücretleri Literatürdeki bir hipotez SPSS fiyat Tez istatistik Fiyatları Veri giriş ücreti Yaşam seyri perspektifi