model_przyklad.pdf

Analizaczynnikówwpływaj¡cychnapoziomwykształcenia.

Celemtejpracyjestpotwierdzenielubodrzucenieopinii,któr¡wi¦kszo±¢

społecze«stwauznajezaoczywist¡,otym˙ewPolscelepiejwykształcenis¡

mieszka«cydu»ychmiast.Jednoczesnieb¦d¦chciałsprawdzicczykobiety

s¡lepiejwykształconeodm¦»czyzn.

1Dane.

Danedomodelupochodz¡zbadaniagospodarstwdomowychGUSzroku

1998,dostosowanegonaWNEUWdopotrzebprojektubadawczegoCHER.

Wbadaniuuczestniczyło31,819gospodarstwdomowych,doktórychnale»ało

100,909osób.Ztakotrzymanejpróbyusun¡łemdaneo164gospodarstwach

domowychdoktórychnale»ały672osoby,poniewa»zadeklarowalionidocho-

dyni»szeodzera.

2Metodabadawcza.

Wceluwyja±nieniawykształceniazapomoc¡charakterystykspołeczno-

gospodarczychzdecydowałemsi¦u»y¢jednegozmodelinieliniowych.Do

prawidłowejanalizyzjawiskapotrzebyjestmodelzwielowarto±ciow¡dys-

kretn¡zmienn¡obja±nian¡.Wzwi¡zkuztymzdecydowałem»eb¦dzieto

modelprobitowylublogitowy.Poniewa»modelMultinomialLogitmalep-

szewłasno±ciobliczenioweni»MultinomialProbit 1 zdecydowałemsi¦na

zastosowaniepierwszegomodelu.Poziomwykształcenia(W)jesttozmien-

nadyskretnaktóraprzyjmujesko«czon¡liczb¦warto±ci.Dlapotrzebtego

modeluograniczyłemj¡do4warto±ci(wykształceniewy»sze,±rednielub

policealne,zawodowe,podstawowe).Równaniemaposta¢:

W j =X 0 i,k k,j + i,j (1)

gdzie:i-numerobserwacji,i=1..N.;

j-ilo±¢kategoriizmiennejobja±nianej,j=1..4.;

k-ilo±¢zmiennychobja±niaj¡cych.

Oraz:

gdzie i,j s¡niezale»neorozkładzieofunkcjig¦sto±ci 2 .

MacierzX ij zawierazmienneobja±niaj¡ce:wiek,płe¢,miejscezamieszkania

orazdochódnagłow¦wrodzinieankietowanego.

1 J.Long”RegressionModelsforCategoricalandLimitedDependentVarialbes,str.185

2 J.Long”RegressionModels..”,str.156

3Opiszmiennychmodelu.

Abystworzy¢modelspo±ródzmiennychdost¦pnychwbadaniupanelowym,

wybrałemtecharakterystykispołeczno-demograﬁczneludno±ci,któremaj¡

uzasadnionyekonomiczniewpływnapoziomwykształceniabadanejjednost-

ki.Zatakiecechyuznałemwiek,płe¢,miejscezamieszkaniaorazpoziomdo-

chodunagłow¦wrodzinie.Badaj¡cwpływwiekunapoziomwykształcenia

podzieliłemcał¡populacj¦nagrupywiekowe,anast¦pnienapodgrupyosób

ucz¡cychsi¦inieucz¡cychsi¦.Jednak»edlawszystkichgruposóbucz¡cych

si¦izarazempowy»ej30roku»yciawyestymowanewspółczynnikiokazałysi¦

nieistotnestatystycznie.Ztegopowodupomin¡łemjeprezentuj¡cwyniki.

Badanieprzeprowadziłemwdwóchetapach.Wpierwszymmodelestymo-

wałemnacałejdost¦pnejpróbie.Jednakwyliczonewspółczynnikidlaludzi

młodychiucz¡cychsi¦byłybardzodu»eizaburzałypozostałeparametry

modelu.Dlategochc¡cunikn¡¢bł¦duwyja±nianiapoziomuosi¡gni¦tegowy-

kształcenianapodstawiedanychoosobach,któresi¦jeszczeucz¡przeddrug¡

estymacj¡zplikudanychwyeliminowałem25739obserwacji-ludziucz¡cych

si¦.Wtymprzypadkuzezbiorudanychzostaływyeliminowaneosoby,które

ucz¡si¦.Przewa»aj¡caichwi¦kszo±¢(99%)nale»aładogrupywiekowejdo

30lat.Wtensposóbzmodeluzostałwyeliminowanyproblem,zbytdu»ych

współczynnikówdlawykształceniapodstawowego.

4Zmiennaobja±niana.

gredu-zmiennaokre±laj¡capoziomwykształceniabadanychosób.

1.-wykształceniewy»sze,wtymlicencjackie,

2.-wykształceniepolicealne,±rednieogólnelub±redniezawodowe,

3.-wykształceniezasadniczezawodowe,

4.-wykształceniepodstawowe,lubniepełnepodstawowe.Wszystkimdzie-

ciomwwiekudo14latzostałoprzypisanewykształceniepodstawowe.

Zmiennaobja±nianamawbadanejpróbienast¦puj¡cyrozkład:

WykształcenieLiczbaobserwacjiCz¦sto±¢

Wy»sze 5435 0,0723028

rednie 19774 0,2630571

Zawodowe 21672 0,2883065

Podstawowe 28289 0,3763336

SUMA 75170 1,0000000

Zmienneobja±niaj¡ce.

Płe¢-płe¢osobybadanej.

0-kobieta,

1-m¦»czyzna.

Donagl-dochódgospodarstwadomowegonajednostk¦ekonomiczn

ZmienneobliczonenapodstawiezmiennejKLMzbadaniaGUS.

m500-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczybadanegospodarstwodo-

mowemieszkawmiejscowo±cioliczbiemieszka«cówrównejb¡d¹wi¦kszejod

500.000tysi¦cy.

m100-zmiennazero-jedynkowaookre±laj¡caczybadanegospodarstwo

domowemieszkawmiejscowo±cioliczbiemieszka«cówzawartejwprzedziale

od100.000do500.000.

m20-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczybadanegospodarstwodo-

mowemieszkawmiejscowo±cioliczbiemieszka«cówzawartejwprzedziale

od20.000do100.000.

m0wies-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczybadanegospodarstwo

domowemieszkawmiejscowo±cioliczbiemieszka«cówniewi¦kszejni»20.000.

Zmienneobliczonenapodstawiezmiennejokre±laj¡cejwiekosobybada-

nej,wlatach.

Mlodzu-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczyosobaniejeststarsza

ni»30latijednocze±niesi¦uczy,czylimłodzie»ucz¡casi¦,

Mlodzn-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczyosobaniejeststarsza

ni»30latijednocze±niesi¦nieuczy,czylimłodzie»nieucz¡casi¦,

Do40-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczyosobamawi¦cejni»30

lat,aniewi¦cejni»40lat,

Do50-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczyosobamawi¦cejni»40

lat,aniewi¦cejni»50lat,

Do60-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczyosobamawi¦cejni»50

lat,aniewi¦cejni»60lat,

Pow60-zmiennazero-jedynkowaokre±laj¡caczyosobamawi¦cejni»60

lat.

5Model.

Pierwszymkrokiemwkonstrukcjimodeluekonometrycznegojestsprawdze-

niedopasowaniazało»onegomodeludodanychempirycznych.Wtymcelu

przeprowadziłemtestnał¡czn¡nieistotno±¢zmiennych.Wi¦kszo±¢testów,

którezawarłemwmojejpracybazujenate±cieilorazuwiarogodno±ci 3 .Test

tenpoleganaporównaniuwarto±cifunkcjiwiarogodno±cimodelupełnegoz

warto±ci¡funkcjiwiarogodno±cimodeluzestał¡jakojedyn¡zmienn¡obja-

±niaj¡c¡.

Otrzymanawarto±¢funkcjiwiarogodno±cidlamodeluzestał¡( − 95283,442)

jestznaczniemniejszaodwarto±cifunkcjiwiarogodno±cizało»onegomode-

lu,którawynosiL0= − 92005,495.Natejpodstawieodrzucamhipotez¦o

ł¡cznejnieistotno±cizmiennychobja±niaj¡cychwmodelu.Kolejnymkrokiem

byłosprawdzenieistotno±cika»dejzmiennejobja±niaj¡cejosobno.Wszystkie

zmienneokazałysi¦istotne.Wynikiestymacjistanowi¡zał¡cznikdoniniej-

szejpracy.

Iteration0: loglikelihood=-95283.442

Multinomialregression Numberofobs= 75170

LRchi2(0) = 0.00

Prob>chi2 = .

Loglikelihood=-95283.442 PseudoR2 = 0.0000

--------------------------------------------------------------------------

gredu| Coef. Std.Err. z P>|z| [95%Conf.Interval]

---------+----------------------------------------------------------------

1 |

_cons|-1.649614 .0148102-111.38 0.000 -1.678641 -1.620586

---------+----------------------------------------------------------------

2 |

_cons|-.3581051 .0092694 -38.63 0.000 -.3762727 -.3399375

---------+----------------------------------------------------------------

3 |

_cons|-.2664519 .0090273 -29.52 0.000 -.2841451 -.2487588

--------------------------------------------------------------------------

(Outcomegredu==4isthecomparisongroup)

3 WilliamH.Greene”EconometricAnalisys”,str.826

Podstawowympytaniemnaktórenale»yodpowiedzie¢konstruuj¡cmodel,

jesttoczywykształceniejestcech¡,którasi¦dajesensownieuhierarchizo-

wa¢.Toznaczyczymo»napodzieli¢jenawykluczaj¡cesi¦kategorie,w±ród

którychkolejnab¦dzieoznaczaławy»szypoziomodpoprzedniej.Poniewa»

wydajesi¦»e,wykształceniewy»szetoco±wi¦cejni»wykształcenie±rednie,

atozkoleijestwy»szeodzawodowego,tonapocz¡tkuwyestymowałem

wielowarto±ciowymodellogitowyzezmienn¡obja±nian¡daj¡c¡si¦uhierar-

chizowa¢.Poniewa»modeltenokazałsi¦słabodopasowanydodanych-jedna

zwarto±ciokazałasi¦zdeterminowanaprzezzmienneobja±niaj¡ce,przepro-

wadziłemtestdopasowaniamodeludodanych.Statystykatestowa − 2L 1 − L 0

marozkład 2 (p(c − 2)stopniamiswobody,gdzie:

L 1 -logarytmwiarogodno±cimodeluzuchierarchizowan¡zmienn¡obja±nia-

n¡,

L 0 -logarytmwiarogodno±cimodelubezhierarchii,

p-liczbazmiennychniezale»nych,

c-liczbakategoriizmiennejobja±nianej.

Obliczonelogarytmywiarogodno±ciwynosz¡odpowiednio:

L 1 = − 84985.12

L 0 = − 81145.621

Wobectegostatystykatestowamawarto±¢wi¦ksz¡od7000.Nale»ywi¦c

odrzuci¢hipotez¦zerow¡,otym»emodelzuchierarchizowan¡zmienn¡ob-

ja±nian¡lepiejopisujebadanezjawisko.Hierarchiawykształcenia,pomimo

tego»eintuicyjniewydajesi¦dobrymzało»eniem,nieznajdujepotwierdze-

niawdanychempirycznych.Modelzhierarchi¡wykazuje,»ejednazwar-

to±cizmiennejobja±nianejjestzdeterminowanaprzezzmienneobja±niaj¡ce.

Oznaczato,»eodchyleniastandardowe,orazjednocze±niestatystkiistotno±ci

zmiennychmog¡nieby¢prawdziwe.

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: