The critical level of hidden bias i

The critical level of hidden bias is reported in Table 3. The critical
level of bias ranges from 1.05–1.10 to a maximum of 1.45–1.50. The
value of 1.50 indicates that participants and non-participants differ in
their odds of participation up to 50%. The numbers of treated and number
of control are also reported in the Table 3. The results are in linewith
previous studies such as (Ali and Abdulai, 2010; Ali and Olaf, 2013).
In Bhutan Community Forestry Programhas been in place for several
years and the result from ATT (Appendix 1) shows there are some differences However, most importantly there are significant differences between
the participating and non-participating households (Fig. 3).
Themain purpose of the propensity score is to balance the covariates
before and after matching and for that a number of balancing tests are
employed to check the matching quality, like median absolute bias before
and after matching along with percentage bias reduction. The results
are presented in Table 4. The bias before matching is quite high
in all four matching algorithms i.e. nearest neighbor matching, kernelbased
among the old and new members in terms of benefits i.e. longer
the duration of participation more are the benefits and vice versa

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีรายงานระดับความสำคัญของความโน้มเอียงที่ซ่อนในตาราง 3 ที่สำคัญระดับของช่วงทแยงจาก 1.05 – 1.10 สูงดาวน์โหลด 1.45 – 1.50 ที่ค่า 1.50 หมายความว่า ผู้เรียนและผู้เรียนไม่แตกต่างในอัตราต่อรองของการเข้าร่วมถึง 50% หมายเลขของการบำบัด และตัวเลขควบคุมยังรายงานในตาราง 3 ผลลัพธ์อยู่ใน linewithการศึกษาก่อนหน้า (อาลีและ Abdulai, 2010 อาลีและ Olaf, 2013)ในประเทศภูฏานชุมชนป่าไม้ Programhas ได้ในหลายปีและผลจาก ATT (ภาคผนวก 1) ให้แสดงอย่างไรก็ตามมีความแตกต่าง สำคัญที่สุดคือมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการเข้าร่วม และไม่เข้าร่วมครัวเรือน (Fig. 3)Themain การให้คะแนนสิ่งเป็นดุล covariates ที่ก่อน และ หลังการจับคู่ และการมีจำนวนสมดุลทดสอบการตรวจสอบคุณภาพตรงกัน เช่นอคติมัธยฐานแน่นอนก่อนและหลัง จากการจับคู่กับเปอร์เซ็นต์ตั้งลด ผลลัพธ์มีแสดงในตาราง 4 ความโน้มเอียงก่อนจับคู่จะค่อนข้างสูงในทั้งหมดสี่ตรงกับอัลกอริทึมเช่นใกล้บ้านตรงกัน kernelbasedสมาชิกเก่า และใหม่ในแง่ของผลประโยชน์อีกต่อไปเช่นระยะเวลาของการมีส่วนร่วมมากขึ้นเป็นประโยชน์ และในทางกลับกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระดับความสำคัญของการมีอคติซ่อนมีรายงานในตารางที่ 3
ที่สำคัญระดับของช่วงอคติ1.05-1.10 สูงสุด 1.45-1.50
มูลค่า 1.50
แสดงให้เห็นว่าผู้เข้าร่วมประชุมและผู้เข้าร่วมไม่แตกต่างกันในการต่อรองของพวกเขามีส่วนร่วมได้ถึง50% ตัวเลขของการรักษาและจำนวนของการควบคุมยังมีรายงานอยู่ในตารางที่ 3 ผลอยู่ใน linewith ศึกษาก่อนหน้านี้เช่น (อาลีและ Abdulai 2010; อาลีและโอลาฟ 2013). ในภูฏานป่าชุมชนรับ Programhas ในสถานที่เป็นเวลาหลายปีและผลจาก ATT (ภาคผนวก 1) แสดงให้เห็นว่ามีความแตกต่างบางอย่าง แต่ที่สำคัญที่สุดคือมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างครัวเรือนที่เข้าร่วมและไม่เข้าร่วมโครงการ(รูปที่. 3). วัตถุประสงค์ themain คะแนนนิสัยชอบคือการรักษาความสมดุลของตัวแปรก่อนและหลังการจับคู่และการที่จำนวนของการทดสอบความสมดุลจะใช้ในการตรวจสอบคุณภาพที่ตรงกันเช่นความลำเอียงแน่นอนเฉลี่ยก่อนและหลังการจับคู่พร้อมกับการลดลงร้อยละอคติ ผลจะแสดงในตารางที่ 4 ก่อนที่จะมีอคติการจับคู่ที่ค่อนข้างสูงในทั้งสี่ขั้นตอนวิธีการจับคู่เช่นการจับคู่เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, kernelbased ระหว่างสมาชิกเก่าและใหม่ในแง่ของผลประโยชน์อีกต่อไปเช่นระยะเวลาของการมีส่วนร่วมมากขึ้นที่มีประโยชน์และในทางกลับกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระดับวิกฤติของซ่อนอคติรายงานในตารางที่ 3 วิกฤติ
ระดับอคติตั้งแต่ 1.05 - 1.10 สูงสุด 1.45 – 1.50 .
มูลค่า 1.50 บ่งชี้ว่าผู้เข้าร่วมและไม่เข้าร่วมแตกต่างกันใน
เดิมพันของพวกเขามีส่วนร่วมมากถึง 50 % ตัวเลขของการรักษาและหมายเลข
การควบคุมยังรายงานว่าในโต๊ะ 3 ผลลัพธ์อยู่ในกฎเกณฑ์
การศึกษาก่อนหน้านี้เช่น ( อาลีกับ abdulai , 2010 ; อาลี และ โอลาฟ , 2013 ) .
ป่าไม้ประเทศภูฏานชุมชน programhas ได้รับในสถานที่เป็นเวลาหลายปีและผลจาก ATT
( ภาคผนวก 1 ) แสดงให้เห็นว่า มีความแตกต่างกันอย่างไร และที่สำคัญมีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างที่เข้าร่วมและไม่เข้าร่วมโครงการครัวเรือน
( รูปที่ 3
)โดยมีจุดประสงค์ของความโน้มเอียงคะแนนสมดุล
ความรู้ก่อนและหลังการจับคู่และว่าจำนวนของการสอบ
ใช้ตรวจสอบการจับคู่คุณภาพ เช่นเดียวกับคติเฉลี่ยสัมบูรณ์ก่อน
และหลังจากการจับคู่พร้อมกับการลดอคติ ค่าร้อยละ ผลลัพธ์
นำเสนอตาราง 4 อคติก่อนการจับคู่ค่อนข้างสูง
ในทุกสี่ขั้นตอนวิธีการจับคู่เช่นเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดที่ตรงกัน kernelbased
ระหว่างสมาชิกเก่าและใหม่ในแง่ของผลประโยชน์เช่นอีกต่อไป
ระยะเวลาของการมีส่วนร่วมมากขึ้น ประโยชน์ และในทางกลับกัน