Binary logistic regression. We perf

Binary logistic regression. We performed a logistic regression to calculate the propensity score of participation in the CRP and then ran the matching procedure. Generallypropensity score matching is applicable only if the exogenous variables of receiving the treatment (i.e., participation in a CRP) have been established theoretically or in previous empirical studies (Caliendo and Kopeinig 2008). Many studies outline the antecedents of articulating word of mouth (for an overview, see East, Hammond, and Wright 2007), so we consider this requirement fulfilled.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การถดถอยโลจิสติกไบนารี เราดำเนินการถดถอยโลจิสติกการคำนวณคะแนนสิ่งของมีส่วนร่วมในการ CRP แล้ว รันกระบวนการตรงกัน การจับคู่คะแนน Generallypropensity จะใช้ได้เฉพาะเมื่อได้มีการกำหนดตัวแปรบ่อยรับการรักษา (เช่น มีส่วนร่วมในการ CRP) ตามหลักวิชา หรือก่อนหน้านี้ผลการศึกษา (Caliendo และ Kopeinig 2008) ศึกษาหลายเค้า antecedents ของ articulating จากปาก (สำหรับการภาพรวม ดูตะวันออก แฮมมอนด์ และ 2007 ไรท์), ดังนั้นเราพิจารณาตอบสนองความต้องการนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Binary ถดถอยโลจิสติก เราดำเนินการถดถอยโลจิสติกในการคำนวณคะแนนนิสัยชอบการมีส่วนร่วมใน CRP และจากนั้นก็วิ่งขั้นตอนการจับคู่ คะแนน Generallypropensity จับคู่มีผลบังคับใช้เฉพาะในกรณีที่ตัวแปรภายนอกที่ได้รับการรักษา (เช่นการมีส่วนร่วมใน CRP) ได้รับการจัดตั้งขึ้นในทางทฤษฎีหรือการศึกษาเชิงประจักษ์ก่อนหน้า (Caliendo และ Kopeinig 2008) การศึกษาหลายร่างบรรพบุรุษของการสื่อสารคำพูดจากปาก (สำหรับภาพรวมให้ดูตะวันออกแฮมมอนด์และไรท์ 2007) ดังนั้นเราจึงพิจารณาการตอบสนองความต้องการนี​​้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การถดถอยโลจิสติกแบบไบนารี เราแสดงการถดถอยโลจิสติกเพื่อคำนวณความโน้มเอียงคะแนนการมีส่วนร่วมในซีรีแอกทีฟโปรตีนแล้ววิ่งตรงขั้นตอน generallypropensity คะแนนการจับคู่ใช้ได้เฉพาะถ้าตัวแปรภายนอกที่ได้รับการรักษา เช่น การมีส่วนร่วมในการค้นหา ) ได้รับการก่อตั้งขึ้นในทางทฤษฎี หรือ ในการศึกษาเชิงประจักษ์ก่อนหน้า ( และ caliendo kopeinig 2008 )การศึกษาหลายร่างบรรพบุรุษของการออกเสียงคำพูดจากปาก ( สำหรับภาพรวม เห็นตะวัน แฮมมอนด์ และ ไรท์ 2007 ) เพื่อให้เราพิจารณาความต้องการสำเร็จ