Dữ Liệu Bảng (Panels Data) - Nghiên Cứu Khoa Học

Trang chủ » để Lựa Chọn Giữa Ols Và Fem Chạy F Test » Dữ Liệu Bảng (Panels Data) - Nghiên Cứu Khoa Học

Có thể bạn quan tâm

PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU, PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

  • Trang chủ
  • DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU
  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
  • Y HỌC CÔNG CỘNG
  • nckhdinhluong@gmail.com
  • DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU
  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
  • Y HỌC CÔNG CỘNG

TAB BÀI VIẾT LIÊN QUAN

  • DỊCH VỤ (115)
  • EVIEWS (83)
  • LUẬN VĂN (169)
  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC (183)
  • PHẦN MỀM (146)
  • PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG (175)
  • SPSS (137)
  • Y HỌC CÔNG CỘNG (80)

BÀI VIẾT

  • ▼  17 (63)
    • ▼  thg 12 (63)
      • Kiểm định bootstrap trong AMOS?
      • Hướng dẫn các bạn Crack EViews8.1 Full
      • Download các bài báo khoa học miễn phí từ trang Sc...
      • Phương sai sai số thay đổi?
      • Kiểm định CHI BÌNH PHƯƠNG bằng SPSS
      • So sánh phương pháp nghiên cứu định tính và định l...
      • Kỹ năng và kinh nghiệm viết bài báo khoa học
      • Đa cộng tuyến (VIF)?
      • Tải và cài đặt STATA Full Key
      • Các loại thang đo trong nghiên cứu khoa học
      • Pattern Matrix Builder cho AMOS
      • Phương pháp hồi quy GMM và ứng dụng
      • Những điểm cần chú ý khi chạy EFA trong phân tích ...
      • Khắc phục lỗi phân tích CFA- SEM
      • Mối quan hệ giữa SPSS và AMOS
      • Độ tin cậy, độ hội tụ trong SEM AMOS
      • Độ phù hợp mô hình model fit Mô hình SEM là gì?
      • PHỎNG VẤN SÂU (In-depth Interview)
      • Cronbach alpha trước hay EFA trước ?
      • Giá trị hội tụ và phân biệt trong EFA SPSS
      • Dữ liệu kinh tế - Tài chính
      • Dữ liệu bảng (Panels Data)
      • Mô hình dự báo ARIMA
      • Mô hình định giá tài sản tài chính (CAPM, FAMA)
      • Sự hài lòng của khách hàng (Customer satisfaction)
      • Khái niệm Logistics (Vận tải)?
      • Chiến lược là gì?
      • Phân tích nhân tố khám phá EFA
      • Một số phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu khoa học
      • Những câu hỏi phản biện SPSS thường gặp
      • Hệ số hồi quy chuẩn hóa hay chưa chuẩn hóa?
      • Thống kê Cronbach Alpha
      • Quy trình nghiên cứu khoa học
      • Nghiên cứu cắt ngang (Cross sectional study)
      • Thiết kế nghiên cứu khoa học y học
      • Công thức tính cỡ mẫu trong y học
      • Kiểm định Chi Bình phương trong y học (CHI2)
      • Hàm logistics trong nghiên cứu y học
      • Bài giảng Hàm Logistics
      • Chuyển dạng dữ liệu thống kê y học công cộng
      • Nghiên cứu lĩnh vực y học công cộng
      • Sinh kế là gì ?
      • Chất lượng giáo dục là gì?
      • Cách Submit đường link mới lên Google
      • Phân tích tương quan Pearson r
      • Independent Samples T-test
      • Quản lý chuỗi cung ứng
      • Cạnh tranh và năng lực cạnh tranh
      • Câu hỏi phản biện phương pháp sử dụng SPSS
      • Phương pháp nghiên cứu khoa học?
      • Cơ sở lý luận trong luận văn
      • NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG LÀ GÌ?
      • Dữ liệu bị thiếu Missing values khi phân tích dữ liệu
      • Bộ dữ liệu sách SPSS – Hoàng Trọng
      • Cấu trúc mạng và các phần tử mô hình SEM
      • Tổng quan mô hình mạng (SEM)
      • Phương pháp chọn mẫu trong SPSS
      • Phần mềm DEA
      • Tải và cài đặt phần mềm R
      • Tải và cài đặt phần mềm SPSS
      • Tải và cài đặt phần mềm AMOS
      • HỖ TRỢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, THẠC SĨ
      • DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU SPSS, EVIEWS, STATA, R
Trang chủ » PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG » Dữ liệu bảng (Panels Data) Home » EVIEWS , NGHIÊN CỨU KHOA HỌC , PHẦN MỀM , PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG » Dữ liệu bảng (Panels Data)

Dữ liệu bảng (Panels Data)

By Nghiên cứu khoa học định lượng tháng 12 30, 2017 No comments Nhóm sẽ giúp các bạn hiểu rõ khái niệm dữ liệu bảng bằng cách đưa ra hình trên. Dữ liệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chéo và chuỗi thời gian. Nói ngắn gọn, dữ liệu bảng có qui mô về thời gian lẫn không gian. Dữ liệu bảng còn được gọi bằng các tên khác, như là dữ liệu gộp chung (gộp chung các quan sát chéo và chuỗi thời gian), là sự kết hợp của dữ liệu chéo và chuỗi thời gian, dữ liệu bảng vi mô (micropanel data), dữ liệu dọc (longitudinal data) (đó là một nghiên cứu nào đó theo thời gian về một biến hay một nhóm đối tượng), phân tích lịch sử sự kiện (thí dụ, nghiên cứu sự thay đổi theo thời gian của những đối tượng qua các tình trạng hay các điều kiện được tiếp diễn theo thời gian), phân tích theo tổ (cohort analysis). Mặc dù có những sự thay đổi tinh tế, nhưng tất cả các tên gọi này thực chất muốn nói đến sự thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo. Vì thế, chúng ta sẽ sử dụng thuật ngữ dữ liệu bảng theo nghĩa chung để bao gồm một hay nhiều hơn các thuật ngữ nói trên. Và chúng ta sẽ gọi các mô hình hồi quy dựa trên dữ liệu như thế là các mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Những ưu điểm của dữ liệu bảng so với dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian 1. Bởi vì dữ liệu bảng liên hệ đến các cá nhân, các doanh nghiệp, các tiểu bang, các quốc gia v.v theo thời gian, nên chắc chắn có tính không đồng nhất trong các đơn vị này. Các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến tính không đồng nhất đó một cách rõ ràng bằng cách bao gồm các biến chuyên biệt theo cá nhân, như chúng tôi sắp cho thấy. Chúng tôi sử dụng thuật ngữ cá nhân ở đây theo nghĩa chung nhất để bao gồm các đơn vị vi mô như các cá nhân, doanh nghiệp, tiểu bang và quốc gia. 2. Bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho chúng ta “dữ liệu chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.” 3. Bằng cách nghiên cứu quan sát lập đi lập lại của các đơn vị chéo, dữ liệu bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu sự động thái thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo này. Những tác động của thất nghiệp, tốc độ quay vòng việc làm, tính dịch chuyển của lao động được nghiên cứu tốt hơn khi có dữ liệu bảng. 4. Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người ta không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy. Thí dụ, tác động của các luật về mức lương tối thiểu đối với việc làm và thu nhập có thể được nghiên cứu tốt hơn nếu chúng ta bao gồm các đợt gia tăng mức lương tối thiểu liên tiếp trong các mức lương tối thiểu của liên bang và/hoặc tiểu bang. 5. Dữ liệu bảng làm cho chúng ta có thể nghiên cứu các mô hình hành vi phức tạp hơn. Thí dụ, chúng ta có thể xử lý tốt hơn bằng dữ liệu bảng các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi công nghệ so với dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian. 6. Bằng cách cung cấp dữ liệu đối với vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể giảm đến mức thấp nhất hiện tượng chệch có thể xảy ra nếu chúng ta gộp các cá nhân hay các doanh nghiệp theo những biến số có mức tổng hợp cao. Nói tóm lại, dữ liệu bảng có thể làm cho phân tích thực nghiệm phong phú hơn so với cách chúng ta chỉ sử dụng dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian. Cách xử lý dữ liệu bảng Hai kỹ thuật nổi bật để xử lý dữ liệu bảng là mô hình các tác động cố định (FEM) và mô hình các tác động ngẫu nhiên (REM) hay mô hình các thành phần sai số (ECM). Trong FEM, tung độ gốc trong mô hình hồi quy được phép khác nhau giữa các cá nhân do công nhận sự thực là mỗi đơn vị chéo hay cá nhân có thể có một số đặc điểm đặc biệt riêng của nó. Ðể tính đến các tung độ gốc khác nhau, người ta có thể sử dụng các biến giả. FEM sử dụng các biến giả được gọi là mô hình biến giả bình phương nhỏ nhất (Least Square Dummy Variables – LSDV). FEM thích hợp trong những tình huống mà tung độ gốc chuyên biệt theo cá nhân có thể tương quan với một hay nhiều hơn một biến hồi quy độc lập. Một bất lợi điểm của LSDV là nó dùng hết nhiều bậc tự do khi số đơn chéo, N, rất lớn. Trong trường hợp này chúng ta sẽ phải đưa vào N biến giả (nhưng kìm hãm số hạng tung độ gốc chung). Một mô hình thay thế cho FEM là REM. Trong REM, người ta giả định rằng tung độ gốc của một đơn vị cá nhân được lấy ra ngẫu nhiên từ một tổng thể lớn hơn nhiều, với giá trị trung bình không đổi. Sau đó, tung độ gốc của cá nhân được thể hiện như một sự lệch khỏi giá trị trung bình không đổi này. Một ưu điểm của REM so với FEM là nó tiết kiệm được bậc tự do, bởi vì chúng ta không phải ước lượng N tung độ gốc chéo. Chúng ta chỉ cần ước lượng giá trị trung bình của tung độ gốc và phương sai của nó. REM thích hợp trong các tình huống mà tung độ gốc (ngẫu nhiên) của mỗi đơn vị chéo không tương quan với các biến hồi quy độc lập. Lựa chọn mô hình Để lựa chọn giữa OLS và FEM, chạy F test. F test kiểm tra có phải fixed effects =0 hay không. Nếu p-value<5%, bác bỏ giả thiết H0( H0: fixed effects =0 ), sau đó mới dùng kiểm định Hausman so sánh để chọn FEM và REM. Categories: EVIEWS, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHẦN MỀM, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG ← Bài đăng Mới hơn Bài đăng Cũ hơn → Trang chủ

0 nhận xét:

Đăng nhận xét

PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG'S BLOG GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH TỚI CÁC BẠN HỌC VIÊN, BẠN BÈ, ĐỒNG NGHIỆP, KHÁCH HÀNG ĐÃ ỦNG HỘ CHÚNG TÔI!

Translate

@thay.giao.spss.stata 6 Bước viết bài báo khoa học xuất sắc dành cho sinh viên, nhà khoa học và nhà quản trị doanh nghiệp #spss #Master2023byTikTok #learnontiktok #chiasekienthuc #ueh #longervideos #stata #marketing #nckh #chiasekinhnghiem #neu #xuhuongtiktok #thaygiaospss ♬ Only Dutch - Yana Remix4life
PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG'S BLOG GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH TỚI CÁC BẠN HỌC VIÊN, BẠN BÈ, ĐỒNG NGHIỆP, KHÁCH HÀNG ĐÃ ỦNG HỘ CHÚNG TÔI!
  • MÔ HÌNH DỮ LIỆU BẢNG : FEM, REM Mục đích của đa số các nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế là giải thích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc Y, theo một hay nhiều biến gi...
  • Phương pháp hồi quy GMM và ứng dụng Trong nghiên cứu  dữ liệu mảng  ( panel dat a), với cách truyền thống các nhà khoa học hay dùng  fixed effect  hoặc  random effect  trong v...
  • Những câu hỏi phản biện SPSS thường gặp Xin chia sẽ một số câu hỏi phản biện trong quá trình bảo vệ luận văn thạc sĩ để các anh chị tham khảo. Chúc các anh chị hoàn thành tốt buổi...
  • Download các bài báo khoa học miễn phí từ trang Sciencedirect iện nay nhận thấy nhu cầu  download  bài báo khoa học của các bạn sinh viên và nghiên cứu sinh ngày càng nhiều nên  xin chia sẻ cách downlo...
  • Tải và cài đặt STATA Full Key STATA là một phần mềm thống kê được nhiều người sử dung hiện nay. Hôm nay mình sẻ hướng dẫn các bạn  Download Stata 12 Full Key  và hướng dẫ...
  • Công thức tính cỡ mẫu trong y học Ước tính cỡ mẫu là một khâu rất quan trọng trong thiết kế nghiên cứu. Cỡ mẫu nhỏ sẽ không giúp phát hiện sự khác biệt, ngược lại cỡ mẫu lớn...
  • Tải và cài đặt phần mềm SPSS Phần mềm SPSS   gần như là một phần mềm không thể thiếu trong quá trình phân tích, thống kê, chạy mô hình... của các bài nghiên cứu. Hiện n...
  • Phương sai sai số thay đổi? Nhóm sẽ trình bài về khái niệm phương sai sai số thay đổi: định nghĩa, cách phát hiện, cách khắc phục phương sai sai số thay đổi sử dụng ph...
  • Tương quan hạng Spearman và tương quan Pearson Tương quan hạng Spearman được sử dụng thay thế tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến được xếp hạng hoặc một biến được xếp...
  • Popular
  • Tags
  • Blog Archives
  • Ẩn
Hot: Nhận phân tích và xử lý số liệu Liên hệ

LIÊN HỆ

Tên Email * Thông báo *  

  • FANPAGES

  • ĐĂNG KÝ QUẢNG CÁO

    @thay.giao.spss.stata 6 Bước viết bài báo khoa học xuất sắc dành cho sinh viên, nhà khoa học và nhà quản trị doanh nghiệp #spss #Master2023byTikTok #learnontiktok #chiasekienthuc #ueh #longervideos #stata #marketing #nckh #chiasekinhnghiem #neu #xuhuongtiktok #thaygiaospss ♬ Only Dutch - Yana Remix4life

  • NGHIÊN CỨU KHOA HỌC ĐỊNH LƯỢNG

    Ảnh của tôi Nghiên cứu khoa học định lượng Hà Nội, TP Hồ Chí Minh, Vietnam DỊCH VỤ - Nghiên cứu Y học, xã hội học - Nghiên cứu định tính và định lượng -Tư vấn thạc sĩ, MBA, Tiếng Anh - Bài báo khoa học. Xem hồ sơ hoàn chỉnh của tôi
Copyright © PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC | Powered by Blogger Design by FThemes | Blogger Theme by Lasantha - PremiumBloggerTemplates.com | NewBloggerThemes.com

Từ khóa » để Lựa Chọn Giữa Ols Và Fem Chạy F Test