Attrition in the sample. Because th

Attrition in the sample. Because the health shock and other outcome variables in analysis are
dened using changes in variables between adjacent waves of the survey, it is important to consider
attrition within the selected sample. At the household level, about 8.3% on average cannot be
followed between the survey waves. This is a low attrition rate for a panel survey, particularly in
a developing country. Attrition is potentially worrisome if it is correlated with the independent
variable of interest, such that sample selection could then lead to biased estimates. I estimate
regressions of equation (3) on the overall sample used in the main analysis. The dependent variable
is an indicator variable equal to 1 if the household cannot be tracked in the following survey round
(and 0 otherwise). There is no evidence that attrition is correlated with the health shock or the
interaction term between the health shock and the reform: the coecient estimates 0 and 1 are
small in magnitude and statistically insignicantly dierent from zero.22
At the individual level, on the other hand, sample attrition is higher especially among children.
The main outcome variables on children used in the analysis are school attendance and work status.
For these variables, I explain the tracking of household children across survey rounds in Appendix
B.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การขัดสีในกลุ่มตัวอย่าง เพราะช็อตสุขภาพและตัวแปรอื่น ๆ ผลในการวิเคราะห์จะ
de ned ใช้การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรที่อยู่ติดกันระหว่างคลื่นของการสำรวจก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณา
การขัดสีภายในกลุ่มตัวอย่างที่เลือก ในระดับครัวเรือนประมาณ 8.3% โดยเฉลี่ยไม่สามารถ
ใช้ระหว่างคลื่นสำรวจ นี่คืออัตราการขัดสีต่ำสำหรับการสำรวจแผงโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน
ประเทศที่กำลังพัฒนา ล้างผลาญอาจเป็นที่น่าเป็นห่วงถ้ามันมีความสัมพันธ์กับอิสระ
ตัวแปรที่น่าสนใจเช่นการเลือกตัวอย่างนั้นอาจนำไปสู่การประมาณการลำเอียง ผมประเมิน
การถดถอยของสมการ (3) ตัวอย่างโดยรวมที่ใช้ในการวิเคราะห์หลัก ตัวแปรตาม
เป็นตัวแปรตัวบ่งชี้เท่ากับ 1 ถ้าครอบครัวไม่สามารถติดตามได้ในรอบการสำรวจดังต่อไปนี้
(และ 0 เป็นอย่างอื่น) มีหลักฐานว่ามีการขัดสีมีความสัมพันธ์กับช็อตสุขภาพหรือไม่เป็น
ระยะปฏิสัมพันธ์ระหว่างช็อกสุขภาพและการปฏิรูป:? Coe ประมาณการประสิทธิภาพ 0 และ 1 มี
ขนาดเล็กในขนาดและ insigni ทางสถิติอย่างมี di ต่างกันจาก zero.22?
ที่ ระดับบุคคลในมืออื่น ๆ , การขัดสีตัวอย่างที่สูงขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมู่เด็ก.
ตัวแปรผลหลักในเด็กใช้ในการวิเคราะห์ที่มีการเข้าร่วมประชุมของโรงเรียนและสถานภาพการทำงาน.
สำหรับตัวแปรเหล่านี้ผมอธิบายการติดตามเด็กของใช้ในครัวเรือนทั่วรอบการสำรวจในภาคผนวก
บี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลงในตัวอย่าง เพราะสุขภาพช็อกและตัวแปรผลอื่น ๆ ในการวิเคราะห์dened โดยใช้การเปลี่ยนแปลงตัวแปรระหว่างคลื่นที่อยู่ติดกันของการสำรวจ มันเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาการขัดสีภายในตัวอย่างที่เลือก ระดับครัวเรือน ประมาณ 8.3 % ไม่สามารถเฉลี่ยเป็นตามระหว่างคลื่น ) นี้คืออัตราการขัดสีต่ำสำหรับการสำรวจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการพัฒนาประเทศ การล้างผลาญอาจน่าเป็นห่วง ถ้ามันมีความสัมพันธ์กับอิสระตัวแปรที่น่าสนใจ เช่น การเลือกตัวอย่างแล้วอาจนำไปสู่จำนวนประมาณ ผมประมาณการสมการถดถอยของสมการ ( 3 ) โดยตัวอย่างที่ใช้ในการวิเคราะห์หลัก ตัวแปรตามเป็นตัวบ่งชี้ตัวแปรเท่ากับ 1 ถ้าครัวเรือนไม่สามารถติดตามได้ในรอบการสำรวจต่อไป( และ 0 เป็นอย่างอื่น ) ไม่มีหลักฐานว่า การขัดสี มีความสัมพันธ์กับสุขภาพ ช็อก หรือปฏิสัมพันธ์ระหว่างสุขภาพระยะช็อกและการปฏิรูป : coecient ประมาณ 0 และ 1 เป็นขนาดเล็กในขนาดและ insignicantly dierent จาก zero.22 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในระดับบุคคล , บนมืออื่น ๆ , ตัวอย่างการขัดสีสูง โดยเฉพาะในหมู่เด็กๆตัวแปรผลหลักในเด็กที่ใช้ในการวิเคราะห์ การเข้าชั้นเรียนและสถานะการทำงานสำหรับตัวแปรเหล่านี้ ผมอธิบายการติดตามครอบครัวเด็กข้ามรอบการสำรวจในภาคผนวกB .