다른지 또는 오차 분산
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작성자 천재 댓글 0건 조회 146회 작성일 24-09-20 15:22본문
실제 데이터 분석을 시작하기 전에 서로 종속된 독립 변수를 필터링하기 위해 다중공선성 진단 테스트를 수행했습니다. 이를 위해 연속 설명 변수에 대한 인플레이션 계수 분산(VIF)을 사용하여 높은 공선성의 존재 여부를 테스트했습니다. 나아가 더미 변수 간의 연관성을 테스트하기 위해 우연 계수를 계산했습니다. 또한 독립 변수의 값에 따라 오차 항의 분산이 다른지 또는 오차 분산이 일정한지 여부를 감지하기 위해 이분산성 진단 테스트도 수행했습니다("부록 2 "). 결과에 따르면 모델에 다중공선성 및 이분산성 문제가 없습니다("부록 2 및 3 ").
변수의 측정
국제 이주 참여(이주 상태): 모델의 종속 변수이며 가구의 이주 상태를 나타내는 더미 변수입니다. 이주자를 보내는 가구는 1로 표현되고 비이주 가구는 0으로 표현됩니다.
가구의 연간 소득: 에티오피아 비르(ETB)로 측정되는 결과 변수입니다. 작물 생산, 가축 생산 및 농장 외/비농장 소득으로 인한 가구의 연간 소득입니다. 가설은 이주자를 보내는 가구가 송금을 통해 비이주자보다 가구 소득을 더 많이 개선한다는 것입니다.
독립변수
연구를 위한 독립 변수는 이전의 이론적, 경험적 연구와 개인적 관찰을 바탕으로 식별되고 나열되었습니다. 다음 설명 변수(표 2 )는 국제 노동 이주의 결정 요인으로 가정됩니다.
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