The initial step is to test for pre

The initial step is to test for preference regularity across the regions. The null hypothesis is β^NE=β^N=β^C. First, separate models for each region were estimated follow equation (5) and log likelihood values, Lr, were recorded, which were -8,859.29, -6,673.38, and -1,590.62 for Northeast, North, and Central regions, respectively. Next, all data were pooled and equation (6) were estimated with imposing parameter equality among regions, but allowing for differences in scale parameters across regions. The log likelihood, Lj, for this model was -18,904.9. Following Louviere et al. (2000), the test for preference regularity is -2(L_j-∑▒〖L_r)〗, which is distributed χ^2 with K(M-1) degrees of freedom, where K is the number of restrictions and M is the number of data sets. The test result strongly rejected preference regularity among the regions (p=0.01) suggesting that differences in parent’s preferences of risk reductions on school environment are not simply because of differences in variances of data sets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนแรกเป็นการ ทดสอบความชอบข้ามขอบเขต สมมติฐานว่างเป็นβ ^ NE =β ^ N =β ^ C รุ่นแรก แยกต่างหากสำหรับแต่ละภูมิภาคได้ประเมินตามสมการ (5) และบันทึกค่าความเป็นไปได้ Lr บันทึก ซึ่งมี-8,859.29, -6,673.38 และ-1,590.62 ในตะวันออกเฉียงเหนือ เหนือ และภาคกลาง ตามลำดับ ข้อมูลทั้งหมดถูกทางถูกพู และสมการ (6) ได้ประเมิน ด้วยสถานะพารามิเตอร์ความเท่าเทียมกันระหว่างภูมิภาค ความแตกต่างในระดับพารามิเตอร์อนุญาตให้ข้ามภูมิภาค บันทึกโอกาส Lj สำหรับรุ่นนี้คือ -18,904.9 ต่อไปนี้ Louviere และ al. (2000), ทดสอบความชื่นชอบเป็น-2 (L_j-∑▒〖L_r) 〗 ซึ่งกระจายχ ^ 2 กับ K(M-1) องศาความเป็นอิสระ K คือ จำนวนข้อจำกัด และ M คือ จำนวนชุดข้อมูลที่ ผลการทดสอบปฏิเสธขอความชอบระหว่างภูมิภาค (p = 0.01) แนะนำว่า ความแตกต่างในลักษณะของหลักของการลดความเสี่ยงในโรงเรียนไม่เพียง เพราะความแตกต่างของผลต่างของชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนแรกคือการทดสอบการตั้งค่าความสม่ำเสมอทั่วทั้งภูมิภาค สมมติฐานคือเบต้า NE = ^ ^ ไม่มีββ = ^ C แรกรุ่นที่แยกต่างหากสำหรับแต่ละภูมิภาคอยู่ที่ประมาณสมการดังต่อไปนี้ (5) และเข้าสู่ระบบค่าความน่าจะเป็น, Lr ถูกบันทึกซึ่งเป็น -8,859.29, -6,673.38 และ -1,590.62 สำหรับภาคตะวันออกเฉียงเหนือภาคเหนือภาคกลางและภูมิภาคตามลำดับ ถัดไปข้อมูลทั้งหมดถูกรวบรวมและสมการ (6) ได้รับการจัดเก็บภาษีที่คาดมีความเท่าเทียมกันพารามิเตอร์ในภูมิภาค แต่ช่วยให้ความแตกต่างในพารามิเตอร์ระดับภูมิภาค ความน่าจะเป็นบันทึก Lj สำหรับรุ่นนี้เป็น -18,904.9 ต่อไปนี้ Louviere et al, (2000), การทดสอบการตั้งค่าความสม่ำเสมอเป็น -2 (L_j-Σ▒〖 L_r) 〗ซึ่งกระจายχ ^ 2 และ K (M-1) องศาอิสระที่ K คือจำนวนของข้อ จำกัด และ M คือ จำนวนของชุดข้อมูล ผลการทดสอบความสม่ำเสมอปฏิเสธการตั้งค่าอย่างยิ่งในภูมิภาค (p = 0.01) บอกว่าความแตกต่างในการตั้งค่าของผู้ปกครองของการลดความเสี่ยงจากสภาพแวดล้อมของโรงเรียนไม่ได้เพียงเพราะความแตกต่างในความแปรปรวนของชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนแรกคือการ ทดสอบความชอบความสม่ำเสมอทั่วทั้งภูมิภาค สมมติฐานว่างคือบีตา
ne = บีตา
n = บีตา
C . แรกรุ่นที่แยกต่างหากสำหรับแต่ละภูมิภาคโดยประเมินตามสมการ ( 5 ) และค่า LR , โอกาสเข้าสู่ระบบที่ถูกบันทึกไว้ ซึ่ง -8859.29 -6673.38 , และ -1590.62 สำหรับภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ภาคเหนือ และภาคกลาง ตามลำดับ ต่อไปข้อมูลทั้งหมดถูกรวมและสมการ ( 6 ) การประมาณพารามิเตอร์กับความเสมอภาคระหว่างภูมิภาค แต่ให้มีความแตกต่างในระดับตัวแปรข้ามภูมิภาค บันทึกโอกาส แอลเจ สำหรับรุ่นนี้ เป็น 18904.9 . ต่อไปนี้ลูเวียร์ et al . ( 2000 ) , การทดสอบการตั้งค่าระเบียบการ - 2 ( l_j - ∑▒〖 l_r ) 〗ซึ่งมีการกระจายχ
2 K ( m-1 ) องศาของอิสรภาพโดยที่ k คือจำนวนของข้อ จำกัด และเป็นหมายเลขของชุดข้อมูล ผลการทดสอบขอปฏิเสธความสม่ำเสมอความชอบระหว่างภูมิภาค ( P = 0.01 ) แนะนำว่า ความแตกต่างในการลดความเสี่ยงของผู้ปกครองในโรงเรียนสิ่งแวดล้อมไม่เพียงเพราะความแตกต่างของความแปรปรวนของชุดข้อมูล .