<<
>>

Приложение 9.1

Качественные зависимые переменные

Может случиться так, что переменная, детерминанты которой требуется исследовать, является качественной по своему характеру. Например, в нашем исследовании в области акушерства можно рассмотреть вопрос оценки факто­ров, приводящих в критических обстоятельствах к необходимости родоразреше- ния путем кесарева сечения.

Наша цель заключается в уменьшении частоты проведения такой операции, что важно само по себе и для снижения расходов на специальное оборудование для ухода за младенцами и т. д.

Упрощенный способ рассмотрения этой проблемы заключается в определе­нии зависимой переменной emsec как фиктивной переменной и в оценивании регрессии обычным способом. Например, мы можем считать emsec равной еди­нице, если родоразрешение проводилось путем кесарева сечения, и равной нулю, когда роды были нормальными. Используя данные о 964 родах, мы получаем следующий результат:

emsèc = 0,08 - 0,08/) + 0,01 old + 0,07short + 0,05heavy - - 0,02class + 0,01 MVf + 0,0018 x, (9.48)

где D — фиктивная переменная числа родов в прошлом (значение 1 — если мать рожала раньше, значение 0 — в других случаях); old — фиктивная пере­менная возраста (1 — когда матери 36 или более лет, 0 — в других случаях); short — фиктивная переменная роста матери (1 — если мать находится в низ­шем квинтиле по росту, т.

е. имеет рост 157 см или меньше, 0 — в других случаях); heavy — фиктивная переменная веса матери (1 — если мать относит­ся к верхнему квинтилю по весу, т. е. имеет вес 68 кг или больше, 0 — в других случаях); class — фиктивная переменная посещения занятий по предродовой подготовке (1 — если мать регулярно посещала эти занятия, 0 — в других случаях); UM — фиктивная переменная семейного положения (1 — если мать является одинокой, 0 — в противном случае); х — количество сигарет, выку­риваемых в день в период беременности.

Последние три переменные представляют интерес для социальной полити­ки; остальные включены в уравнение, потому что, как известно, они имеют отношение к частоте проведения операции кесарева сечения, и если они не бу­дут включены, это может привести к смещению оценок коэффициентов рег­рессии.

Прогнозируемое значение emsec для любого наблюдения показывает вероят­ность родоразрешения путем кесарева сечения, если даны значения парамет­ров в правой части уравнения. Коэффициент при каждой переменной увеличи­вает вероятность кесарева сечения для матери с соответствующим параметром. Например, эта вероятность на 8% ниже для матерей, которые рожали ранее, по сравнению с матерями, которые ранее не рожали.

Недостатки линейной вероятностной модели, как известно, связаны с тем, что ее случайный член не удовлетворяет обычным предположениям. В частно­сти, он не распределен нормально, поэтому нельзя выполнить обычную про­верку значимости. Кроме того, он может привести к появлению прогнозируе­мых значений зависимой переменной больше единицы или меньше нуля, что невозможно.

Для преодоления этих трудностей разработано несколько статистических методов, аналогичных методам построения линейной вероятностной модели, но основанных на других принципах. Возможно, наиболее широко известным из них является логит-анализ, основанный на методе максимального правдо­подобия. Рассмотрение этого метода выходит за рамки данной книги, и дос­таточно отметить, что его возможное использование на практике во многом Совпадает с практическим применением регрессионного анализа.

В рассматриваемом примере логит-анализ дает следующий результат (в скоб­ках приведены ^-статистики):

етв'ёс = Константа - 0,1 \П + 0,1 \оШ + 0,05еНоК + 0,05Нему - (0 (-4,61) (3,46) (2,45) (2,27)

- 0,02с/

<< | >>
Источник: Доугерти К.. Введение в эконометрику: Пер. с англ. — M.: ИНФРА-М, — XIV, 402 с.. 1999

Еще по теме Приложение 9.1:

  1. Приложение 4
  2. Приложение N 4 к Листу 02
  3. ПРИЛОЖЕНИЯ
  4. Приложения
  5. Приложение
  6. Приложение N 3 к Листу 02
  7. Приложения
  8. Приложения
  9. ПРИЛОЖЕНИЯ
  10. Приложения к главе 6
  11. Приложения