Number of councilors that are women

Number of councilors that are women. The number of
councilors that are women is distributed as a count variable;
therefore, to estimate the effects of the independent variables on
this count we use the negative binomial model (see Long, 1997 sec.
8.3). The negative binomial model is used rather than the Poisson,
because this data is over-dispersed (the variance of the number of
women councils conditional on the controls is greater than the
mean number of councilors). Zero-inflation was not a problem in
this data, so there was no need to complicate the model with other
forms of count data. In the model estimation, we also include an
exposure variable – the total number of councilors on the council –
to account for the fact that the number of women can never exceed
the total number of councilors. We also use probability weights
that are inversely proportional to the number of user groups
sampled in a given country so that having more user groups for
certain countries gives less weight to those countries. The results
from this analysis are reported in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จำนวน councilors ที่ผู้หญิง จำนวนกระจาย councilors ที่มีผู้หญิงเป็นจำนวนตัวแปรดังนั้น การประเมินผลกระทบของตัวแปรอิสระในจำนวนนี้เราใช้แบบทวินามลบ (ดูยาว 1997 วินาที8.3) ใช้แบบทวินามลบแทนปัวเนื่องจากข้อมูลนี้มากเกินไปจะกระจาย (ผลต่างของจำนวนเงื่อนไขในการควบคุมสภาสตรีมีมากกว่าการหมายถึง จำนวน councilors) เงินเฟ้อเป็นศูนย์ไม่มีปัญหาในข้อมูล เพื่อมีไม่จำเป็นต้อง complicate แบบกันแบบฟอร์มข้อมูลการตรวจนับ ในการประเมินแบบจำลอง เรายังมีการตัวแปรความเสี่ยง –จำนวน councilors ในสภา –ให้ความจริงที่ว่าจำนวนผู้หญิงต้องไม่เกินจำนวนจำนวน councilors นอกจากนี้เรายังใช้ความน่าเป็นน้ำหนักที่ได้สัดส่วนกับจำนวนของกลุ่มผู้ใช้ inverselyตัวอย่างในประเทศกำหนดให้มีกลุ่มผู้ใช้เพิ่มเติมสำหรับบางประเทศให้น้ำหนักน้อยลงให้ประเทศเหล่านั้น ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์นี้จะรายงานใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำนวนสมาชิกสภาที่เป็นผู้หญิง
จำนวนของสมาชิกสภาที่เป็นผู้หญิงจะมีการกระจายเป็นตัวแปรนับ;
ดังนั้นเพื่อประเมินผลกระทบของตัวแปรอิสระในการนับนี้เราจะใช้รูปแบบทวินามลบ (. ดูยาว 1997 วินาที 8.3) รูปแบบทวินามเชิงลบจะใช้มากกว่าปัวซองเนื่องจากข้อมูลนี้มีมากกว่าแยกย้ายกัน(ความแปรปรวนของจำนวนคณะกรรมการผู้หญิงเงื่อนไขในการควบคุมมากกว่าจำนวนเฉลี่ยของสภา) ศูนย์เงินเฟ้อก็ไม่ได้เป็นปัญหาในข้อมูลนี้จึงไม่มีความจำเป็นที่จะซับซ้อนรูปแบบอื่น ๆ ที่มีรูปแบบของข้อมูลที่นับ ในการประมาณค่าแบบนี้เรายังมีตัวแปรการสัมผัส - จำนวนรวมของสมาชิกในสภา - บัญชีสำหรับความจริงที่ว่าจำนวนของผู้หญิงที่ไม่สามารถเกินจำนวนรวมของที่ปรึกษา นอกจากนี้เรายังใช้น้ำหนักความน่าจะเป็นที่มีสัดส่วนผกผันกับจำนวนของกลุ่มผู้ใช้กลุ่มตัวอย่างในประเทศที่ได้รับเพื่อให้มีกลุ่มผู้ใช้มากขึ้นสำหรับบางประเทศจะช่วยให้น้ำหนักน้อยไปยังประเทศเหล่านั้น ผลที่ได้จากการวิเคราะห์นี้จะมีการรายงานใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จำนวนสมาชิกสภาที่เป็นผู้หญิง จํานวนสมาชิกสภาที่เป็นผู้หญิง

แจกเป็นนับตัวแปร ; ดังนั้น การประเมินผลของตัวแปรอิสระ
นี้นับ เราใช้แบบทวินามลบ ( ดูยาว 1997 วินาที
8.3 ) แบบจำลองทวินามลบใช้มากกว่า 500
, เพราะข้อมูลนี้ไปกระจาย ( ความแปรปรวนของจํานวน
ผู้หญิงทำให้เงื่อนไขในการควบคุมมากกว่า
หมายถึงจำนวนของสมาชิกสภา ) ศูนย์อัตราเงินเฟ้อไม่ใช่ปัญหาใน
ข้อมูลนี้ ดังนั้นไม่จำเป็นต้องซับซ้อนแบบกับรูปแบบอื่น ๆ
ข้อมูลนับ ในรูปแบบการประเมิน เรายังรวม
แสงตัวแปร–จํานวนสมาชิกสภาสภา–
บัญชีสำหรับความจริงที่ว่าจำนวนของผู้หญิงไม่เคยเกิน
จํานวนสมาชิกสภา . เรายังใช้ความน่าจะเป็นน้ำหนัก
ที่เป็นสัดส่วนผกผันกับจำนวนของกลุ่มผู้ใช้ในประเทศเพื่อให้
ตัวอย่างนั้นมีกลุ่มผู้ใช้เพิ่มเติมสำหรับ
บางประเทศให้น้ำหนักน้อยกว่าประเทศเหล่านั้น ผลจากการวิเคราะห์นี้จะรายงานใน