Uygulama Modeli – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Uygulama Modeli

Uygulamada, modelinizi çalıştırmadan önce tam bir veri seti (yani tüm yıllar için tüm birimler) oluşturmanızı ve gerekli vakaları (olay yaşayan birimler) kaldırmanızı veya bunları istatistiksel yazılım tarafından kabul edilen şekilde kodlamanızı öneririm. eksik/kaldırılmış; Bildiğim kadarıyla, bu tür bir analiz için kullanılabilecek tüm istatistiksel yazılım paketleri (örneğin, R, SAS, Stata) bu ayarlamalara izin verir.

Yönetişim reformunun sonucu için, analiz teknik olarak yalnızca bir devletin giriş ve çıkışlarına ihtiyaç duyar, ancak zamana göre değişen ortak değişkenleri (tvcs) bağımsız değişkenler olarak kullandığımızda, tüm zaman dilimleri için tüm birimler için bir kayda ihtiyacımız vardır.

Tvc’ler, analiz birimleri içinde zaman içinde değişebilen bağımsız değişkenlerdir ve araştırmacıların bu değişikliğin ilgilendiğimiz sonuç üzerindeki etkisini ölçmelerine olanak tanır. Örneğin, sağdaki sütun, her bir devletin değişen zenginliğinin bir ölçüsüdür.

Görünen o ki, devletlerin birçoğu, servet azalırken yönetim yapılarını yeniden yapılandırdı. Bir araştırmacı bunu tek bir kesitsel sonuç olarak ölçecek olsaydı, bu ilişkiyi nasıl yakalayacakları belirsizdir.

Bir EHA modelinin özelliklerini daha fazla detaylandırmadan önce, Tablo 1’dekilere benzer veriler varsa ancak farklı bir tahmin stratejisi izlemeyi seçerse var olabilecek potansiyel tuzakları tartışmaya değer. İlk olarak, bağımlı değişkenin olay zamanı olduğu doğrusal veya sayım modeli kullanan bir araştırmacı tasavvur edilebilir.

Ancak bu, tvc’lerin dahil edilmesini engelleyecektir. Sansürlenmiş veriler olarak bilinen bir sorun, olayı deneyimlememiş olan ölçüm birimlerine yeterince dikkat edilmemesi endişe vericidir. Sansürlenmiş veriler, olayı deneyimlemeden önce sona eren veri toplama süresinin bir işlevi olabilir ve örneklem seçiminde yaygın, ancak ciddi bir hata olan ve araştırma bulgularına zarar verebilecek örneklem yanlılığını ortaya çıkarabilir.

Doğrusal regresyon ve yaygın olarak kullanılan birçok regresyon modelinin (örneğin, logit ve probit) aksine, EHA, sansürlü gözlemler hakkındaki bilgileri modellemeye açıkça dahil edebilir ve dolayısıyla tahminlerdeki yanlılığı azaltabilir.

Diğer bir yaklaşım, panel verileri oluşturmak ve sonuç üzerinde bir logit veya probit modeli çalıştırmak olacaktır ve aslında birçok araştırmacının yapmayı seçtiği şey budur. Sansürü hesaba katmamaya ek olarak, bu, olayın meydana gelme şansının zamana göre sabit olduğu varsayımını gerektirir; yani olayın gerçekleşme olasılığı her zaman periyodu için aynıdır.

Bu, biyoistatistik alanının düşüncelerimizi motive ettiği düşünüldüğünde daha da netleşen önemli bir konudur. Tıpkı ölümün zamana bağlı olması gibi (bebekler ve yaşlılar daha yüksek ölüm oranlarına sahiptir), herhangi bir olayın süresinin bir şekli olmadığı veya sırasının önemli olmadığı varsayımı temelsiz bir önermedir.

Örneğimizin göstereceği gibi, logit/probit yaklaşımı aynı zamanda birçok EHA modelinin varsayımını da göz ardı eder; bu da araştırmacıların değişkenlerin etkilerinin yanı sıra değişkenlerin etkilerinin de zaman içinde değişebileceği olasılığını dikkate almalarını gerektirir. 

Şimdi, henüz gerçekleşmediğine göre, bir olayın meydana gelme olasılığı olan ilgilendiğimiz sonucu oluşturmak için gereken bilgileri içeren tablonun ilk dört sütununu yeniden ziyaret etmemiz gerekiyor.

Nitel araştırma modeli
Araştırma modeli
Araştırma modeli örneği
Tarama deseni nedir
Deneme modeli örnekleri
Araştırma modeli nedir
Tarama modeli örnekleri
Betimsel tarama modeli nedir

Bir devletin belirli bir t zamanında yönetişim yapısında reform yapmadığına göre, t + 1 zamanında harekete geçme şansı nedir veya bu devlet için başarısızlık (yönetim reformu) riski nedir? bu nokta. Bu terimler, hayatta kalma ve risk, birlikte tehlikeyi, matematiksel olarak ifade edebileceğimiz birbiriyle ilişkili üç kavramı yaratır.

Bu terimlerin arkasında sürekli olan ve nasıl ölçülürse ölçülsün, bir şeyin olduğu anı yakalayamayan bir zaman anlayışı vardır. EHA ve diğer uzunlamasına tahmin edicilerde, zaman t olarak ifade edilir ve bir sonraki zaman birimi t + 1, önceki zaman t-1, zamandaki değişim Δt vb.

Zaman sürekli olduğu ve ölçülmesi gerektiği için, olaylarımız zaman birimleri arasında gerçekleşir. Buna göre başarısızlık oranı, bir olayın t ve t+1 ile sınırlandırılmış bir zamanda meydana gelme olasılığı olarak düşünülür. Bu genellikle t≤T≤Δt olarak ifade edilir; burada Δt, zamandaki değişimdir ve T, olayın anlık oluşumudur.

Matematiksel gösterime rağmen, kümülatif başarısızlıkları gösteren gösterildiği gibi, kavram oldukça basittir. Örneğimiz bağlamında, başarısızlık oranı şu soruya yanıt olarak düşünülebilir: Devletler yükseköğretim yönetişim yapılarını ne oranda reforme etti?

Resmi olarak ifade edildiğinde, bu, olayın zamanlamasının bir zaman noktasından büyük veya ona eşit olma olasılığıdır. Bu da izleme sırasında daha sezgiseldir ve bu da hayatta kalma işlevini gösterir.

Henüz gerçekleşmemiş olduğu düşünüldüğünde, bir olayın olma olasılığını bilmek istediğimiz için, bu iki terim daha sonra tehlike oranını, ilgi ölçüsünü oluşturmak üzere birleştirilir. Başarısızlık bölü hayatta kalma olarak veya matematiksel olarak yazılır.

Yukarıda verilen başarısızlık ve S hayatta kalma oranlarını gösteren f ile, tehlike oranı koşullu bir olasılıktır: belirli bir süreye kadar “hayatta kalmasına” bağlı olarak, bir birimin t zamanında bir olay yaşama olasılığındaki anlık değişim oranı.

Yönetişim reformu bağlamında, tehlike fonksiyonunun, yönetişim yapısını henüz reforme etmemiş bir devletin belirli bir yılda bunu yapma olasılığını gösterdiği söylenebilir.

Verilerin tasarımını detaylandırırken, belirli bir birimin risk kümesinden çıkarılması olarak bilinen yönetişim reformundan sonra durumları çıkardığımızı hatırlayın. 

Tanımı gereği zamanla monoton olarak artan kümülatif tehlike oranını çizer. Tehlike oranını zaman içinde değiştikçe inceleyen yüksek öğretim literatüründe daha sık gösterilmektedir.

Açıklayıcı ve kişinin analizinin merkezinde yer alan herhangi bir tanımlayıcı istatistik olabileceği gibi ele alınmaya değer. 1985’ten on yılın sonuna kadar, 1990’ların ortalarında zirveye ulaşan bir trend olan, bir devletin yönetişim yapısını reforme etme riski giderek artıyor. Bu noktada, veri setinin sonunda keskin bir artışla birlikte keskin bir düşüş var: reform, takip eden on yıl boyunca artmaya devam etti.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör