Statistical analyses based on non-r

Statistical analyses based on non-randomly selected samples can lead to erroneous conclusions and poor policy. The Heckman correction, a two-step statistical approach, offers a means of correcting for non-randomly selected samples.

Heckman discussed bias from using nonrandom selected samples to estimate behavioral relationships as a specification error. He suggests a two-stage estimation method to correct the bias. The correction uses a control function idea and is easy to implement. Heckman’s correction involves a normality assumption, provides a test for sample selection bias and formula for bias corrected model.

Suppose that a researcher wants to estimate the determinants of wage offers, but has access to wage observations for only those who work. Since people who work are selected non-randomly from the population, estimating the determinants of wages from the subpopulation who work may introduce bias. The Heckman correction takes place in two stages.

In the first stage, the researcher formulates a model, based on economic theory, for the probability of working.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติตามตัวอย่างไม่ใช่แบบสุ่มสามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดและนโยบายที่ดี การแก้ไข Heckman วิธีการทางสถิติสองชั้น มีวิธีการแก้ไขไม่ใช่แบบการสุ่มตัวอย่างHeckman กล่าวถึงอคติจากการใช้ตัวอย่างเลือก nonrandom เพื่อประเมินความสัมพันธ์ของพฤติกรรมเป็นข้อผิดพลาดระบุ เขาแนะนำวิธีการประเมินสองเพื่อแก้ไขความโน้มเอียง การแก้ไขใช้ความคิดควบคุมฟังก์ชัน และใช้ง่าย การแก้ไขของ Heckman เกี่ยวข้องกับสมมติฐานคัมภีร์พระไตรปิฎกว่า มีการทดสอบสำหรับความโน้มเอียงในการเลือกตัวอย่างและสูตรสำหรับแก้ไขแบบ biasสมมติว่า นักวิจัยต้องการประเมินดีเทอร์มิแนนต์เสนอค่าจ้างของ แต่เข้าให้ข้อสังเกตสำหรับผู้ที่ทำงานเท่านั้น เพราะคนเลือกไม่ใช่โดยการสุ่มจากประชากร ประมาณดีเทอร์มิแนนต์ของค่าจ้างจาก subpopulation ในที่ทำงานอาจนำอคติ การแก้ไข Heckman เกิดขึ้นในขั้นที่สองในขั้นตอนแรก นักวิจัยกำหนดแบบจำลอง ทฤษฎีทางเศรษฐกิจ ความน่าเป็นการทำงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์สถิติที่ใช้ในการสุ่มเลือกตัวอย่างที่ไม่สามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาด และนโยบายที่น่าสงสาร แก้ไข เ คแมน เป็นแบบสองขั้นตอน วิธีการทางสถิติ เสนอวิธีการแก้ไขไม่ใช่การสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างเฮ็กเมินกล่าวถึงอคติจากการใช้ตัวอย่าง nonrandom ประเมินความสัมพันธ์พฤติกรรมเป็นข้อมูลที่ผิดพลาด เขาแสดงให้เห็นว่า วิธีการประมาณค่าแบบถูกต้องเส้นทแยง การใช้ฟังก์ชันการควบคุมความคิดและเป็นเรื่องง่ายที่จะใช้ . เฮ็กเมินก็แก้ไขเกี่ยวข้องกับปกติวิสัยสมมุติให้ทดสอบความลำเอียงและอคติการแก้ไขสูตรการเลือกตัวอย่างแบบสมมติว่านักวิจัยต้องการที่จะประเมินระดับของข้อเสนอค่าจ้าง แต่ที่มีการเข้าถึงค่าจ้างสังเกตเท่านั้น สำหรับผู้ทำงาน เพราะคนที่ทำงานจะถูกเลือกแบบสุ่มจากประชากรที่ไม่ประเมินปัจจัยของค่าจ้างจาก subpopulation ที่ทำงานอาจแนะนำลำเอียง การแก้ไขเฮ็กเมินเกิดขึ้นในสองขั้นตอนในขั้นตอนแรก ผู้วิจัย PayPal รูปแบบตามทฤษฎีทางเศรษฐกิจสำหรับความเป็นไปได้ของการทำงาน