【摘 要】
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本文介绍了Logistic模型中经常被忽视的系数比较问题,包括同一样本在不同模型间的系数比较和在不同样本或子群体间的模型系数比较。研究者往往会沿袭线性回归模型的系数比较
【基金项目】
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江苏省“公民道德与社会风尚‘2011’协同创新中心”;“道德国情调查研究基地”的研究成果之一;南大学“中央高校基本科研业务费专项资金”资助(2242014S30026)~~
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本文介绍了Logistic模型中经常被忽视的系数比较问题,包括同一样本在不同模型间的系数比较和在不同样本或子群体间的模型系数比较。研究者往往会沿袭线性回归模型的系数比较方法,但这是不恰当的,因为Logistic模型存在未被观测到的异质性(残差变异)问题,所以模型间系数不能进行简单的直接比较。根据已有研究,本文总结了解决这一问题的五种策略,分别是"y*标准化"、KHB分解、异质选择模型、平均偏效应(APE)和线性概率模型(LPM),然后利用CGSS2006数据,以教育递进率模型为例,比较这些解决策略的异同,最后总结这些策略的特征及适用情况。
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