Dağılımlar – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Dağılımlar

Başarısızlık, hayatta kalma ve risk, olay geçmişi modellemesinde çok önemli kavramları açıkça temsil ederken ve kendi başlarına fenomenler hakkında fikir verirken, çoğu araştırmacı, söz konusu olaylarla ilgili belirli hipotezleri test etmek için bağımsız değişkenleri içeren parametrik uzantıları arzu etmektedir. 

Yani, çoğu, değişkenlerin ilgilenilen olay üzerindeki etkisini değerlendirmek için bir tür regresyon yapmak ister. Bir aile olarak, EHA, araştırmacılara çok sayıda varyasyon sunar; bunların birincil farkı, altta yatan tehlike oranı üzerine yerleştirilen dağılım ifadesini içerir.

Olay geçmişi analistleri gibi “esnek” dağılımlara sahip modelleri kullanma eğiliminde olmuştur. Dağılımlar arasında ortak olan şey, negatif olmadıkları, yani sıfırdan sonsuza kadar uzandıkları için zamanı taklit etme yetenekleridir, temel fark ise tehlikenin şeklini en iyi nasıl tanımladıklarıdır.

Farklı dağılımlar arasında seçim yapmak, olay geçmişi modellemesini kullanmanın zorluklarından biridir. Analistler, kendilerini en uygun seçeneğe yönlendirmek için çeşitli tanı yöntemleri kullanır ve iyi çalışılmış birçok sonucun tipik dağılımlara uyduğuna inanılır.

Bununla birlikte, birçok senaryoda ve özellikle sosyal bilimlerde, araştırmacıların bir dağılımı diğerine tercih etmek için teorik bir mantığı yoktur. Örneğin, öğrencilerin okulu bırakması için temel tehlikenin dağıtıldığını belirlemek, sosyal bilim araştırmalarının bu aşamasında Weibull zorlu bir görevdir, belki bir gün araçlarımız ve teorimiz, hayal etmesi zor olsa da, böyle bir ifadeyi destekleyebilecektir. bu yakında herhangi bir zamanda gerçekleşir.

Neyse ki, araştırmacıların temel tehlikenin dağılımı hakkında varsayımlarda bulunmalarını gerektirmeyen alternatif bir tahmin edici olan Cox orantılı tehlike (CPH) modeli var.

Bu modelin özellikleri o kadar uygundur ki, istatistikte en çok alıntı yapılanlardan biri olmakla kalmayıp, tüm bilimde en çok alıntı yapılan makaleler arasındadır.

Bu koşul, tehlike oranının işlevsel biçimini belirleme ihtiyacını ortadan kaldırdığı için Cox modeli, araştırmacıların sonuç ile teorik ilginin ortak değişkenleri arasındaki ilişkiye daha doğrudan odaklanmasına olanak tanır.

Bunu başarmak için Cox modeli, söz konusu olayların sıralı başarısızlık zamanına dayanan yarı parametrik tahmin edici olarak adlandırılan şeyi kullanır.

Örneğimiz için, hi(t), t zamanında bir politika benimseyen bir i durumunun tehlikesidir, h0(t) temel tehlike fonksiyonudur ve β0x, ortak değişkenler ve bağımsız değişkenlerdir. Dağılımsal bir varsayımda bulunmadığımız için, yukarıdaki denklemdeki temel tehlike, h0(t) bilinmeyen bırakılır ve tahmin bunun yerine başarısızlık zamanlarının sıralamasını kullanır.

CPH modeli, onu kullanmayı seçenler için önemli etkileri olan birkaç ek varsayıma dayanmaktadır. Birincisi, sürekli-zamanlı bir model olduğu için, CPH tahmincisi, eşzamanlı olarak meydana geldiği gözlemlenen hiçbir “bağlı” olay veya olay olmadığını varsayar.

Sosyal bilimciler, zamanın nasıl ölçüldüğünün bir sonucu olarak olayların aynı anda meydana geldiği gözlemlenen çok çeşitli dinamik sosyal süreçlerle ilgilenirler.

Örneğin, birden fazla devletin, reformun tam anına değil, bizim zaman ölçümüze dayanan yönetişim yapılarını reforme ettiği birkaç yıl olduğuna dikkat çekiliyor. Süre verilerinde bağlı olayların varlığını ele almak için birkaç güvenilir yöntem ortaya çıkmış olsa da, ben Efron yöntemini kullanma eğilimindeyim.

İki değişkenli normal dağılım
Normal dağılım makale
Normal dağılımın birikimli dağılım fonksiyonu
Normal dağılımın kullanım alanları
Normal dağılım moment çıkaran fonksiyonu
Tek değişkenli normal dağılım

Bu standart yaklaşım, bağlı olarak gözlemlenen farklı potansiyel olaylar dizilimi altında benimseme riskinin nasıl değiştiğini ve risk kümesinin bileşimini nasıl etkilediğini açıklar. Efron yöntemi, farklı sıralama olasılıklarını hesaplaması ve analistin, birimler içindeki zamansal bağımlılık sorununu dengelemek için sağlam varyans tahmini olarak bilinen prosedürleri kullanmasını sağlaması nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır.

CPH modelinin ikinci önemli varsayımı, orantılılığı, yani bağımsız değişkenlerin farklı değerleri için tehlikelerin zaman içinde aynı olduğunu içerir.

Ancak bu varsayım her zaman geçerli olmayabilir, çünkü belirli bir bağımsız değişkenin olay üzerindeki etkisi zamanla değişebilir. Bu koşul çok önemli olduğu için, ortak değişkenlerin çeşitli grafik analizlerini yürüterek ve ortak değişkenlerden herhangi birinin zaman içinde orantısız bir şekilde değişip değişmediğini belirlemek için Schoenfeld artıklarını hesaplayarak orantılı tehlikeler varsayımının ihlallerini test etmek gerekir.

Bir ortak değişkenin orantısal tehlikeler varsayımını ihlal ettiği tespit edildiğinde izlenecek birkaç yol vardır, ancak bu bölümün çoğu okuyucusu iki seçenekten birini seçecektir: kusurlu değişkeni zamanla “katlamak” veya etkileşime girmek.

Tabakalandırma, iki farklı zaman periyodu için tahminler oluşturur ve tehlikenin değişeceği varsayımına dayalı olarak analizi kırmak için açık, mantıklı bir gruba sahip olan araştırmacılar (örneğin, farklı organizasyon türleri, bazı müdahaleler alan öğrenciler) bunu yapabilir. bu yöntemi seçti.

Bunun alternatifi, politika benimseme çalışmalarında uyguladığım çözüm olan kusurlu değişkeni zamanla etkileşime sokmak. Etkileşimsizlik teriminin hızlı bir şekilde yorumlanmasına izin verdiği ve sonraki yılların ilişkiye hakim olmasına izin vermediği için, değişkeni zamanın doğal günlüğü ile özellikle etkileşime sokuyoruz.

Modele hem orijinal hem de etkileşimli terim dahil edildikten sonra, değişkenin zaman içindeki etkisini değerlendirmek için iki bilgi kullanılabilir. Bir orantılılık düzeltmesinin yapıldığı tüm durumlarda, araştırmacılar dikkatli olmalı ve varsayımın karşılandığından emin olmak için tanılamayı yeniden çalıştırmalıdır.

İstatistiksel modeller genellikle pratik uygulamada gerçekçi olmayan varsayımlarla doldurulurken, orantılı tehlikeler varsayımı göz ardı edilmemelidir. CPH ve diğer orantılı tehlike modellerini kullanan birçok araştırmacının, kendi araştırmalarının zararına bu varsayımı gözden kaçırdığına inanıyorum.

Modelleri yalnızca matematiksel özellikleri altüst etmekle kalmaz, aynı zamanda düzeltildiklerinde olacağından daha az “önemli” bulgu üretecek şekilde yanlış belirtilirler. Anekdot olarak, bu varsayıma yöneldikten ve düzeltildikten sonra modellerimin çoğu zaman daha ilginç ve tatmin edici sonuçlar verdiğini söyleyebilirim.

Şimdi devlet yönetişim reformları örneğimize dönüyoruz. Modeldeki değişkenleri, kısa bir açıklamasını ve kaynaklarını sunar. Bu değişkenlerin tümü, ABD’de politikanın benimsenmesine ilişkin literatürde ana hatlarıyla belirtilen teorik ilgi alanlarına sahiptir ve birçoğu işten alınmıştır.

En önemlisi, bu, siyasi istikrarsızlık hipotezini Birleşik Devletler’deki iki ana siyasi partiden birinin devralmasını hesaba katacak şekilde genişletir ve sözde yayılma hipotezini hariç tutar. İkincisi, ortaöğretim sonrası politika yayılımının en iyi şekilde ayrı politika değişikliğinde değil, daha çok daha büyük yapılarla kapsandığını öne süren son literatürden kaynaklanmaktadır.