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在使用微观数据进行诸如

作者:admin 来源:未知 发布时间:2018-05-28 18:58
文章描述:在使用微观数据进行诸如上述问题的研究时会有一些问题,赫克曼的贡献在于他解决了在使用微观数据进行统计分析时所产生的根本问题,并且他的方法具有过硬的经济学理论作为支持

在使用微观数据进行诸如上述问题的研究时会有一些问题,赫克曼的贡献在于他解决了在使用微观数据进行统计分析时所产生的根本问题,并且他的方法具有过硬的经济学理论作为支持。所以,赫克曼的方法现已成了经济学家们以及其他社会科学领域的科学家们的标准工具。

那么,什么是刚才提到的在使用微观数据进行研究时会产生的有一些问题呢?

在使用数据进行定量研究时,首先要采集数据。当样本空间太大,无法对其整体进行研究时,就要进行抽样。从统计学角度讲,为了不使研究得出偏颇的结论,最好是随机抽样。但有时由于某种原因而无法做到随机抽样。例如,现在想研究一下工资收入水平与受教育程度之间的关系,用数据验证一下是否像很多人声称的工资收入真地随着教育程度的提高而提高。于是,就开始采样收集数据。但在这个过程中却产生一个问题,即对于有工作的人,可以采集到他的工资数字;但对于没有工作的人,就无法采集到他的工资数字。因此,这样的样本就不是一个完全的随即机本,而是被称之为选择性样本,而用这种选择性样本进行研究所产生的偏差叫做选择偏差。

在上述例子中,选择偏差产生的主要原因是,教育程度高的人群失业人数相对较少,因此他们有工资收入,所以这些人的工资数据容易得到;而在失业大军中,教育程度低的占的比例相对较大,这些人的工资数据就无法得到。如果这些人就业,他们的工资很可能较低,因此他们宁可选择不工作而呆在家里。换句话说,在无法采集到的数据里,因受教育程度低而工资低的占了大部分。但是,在现实中也有一些受教育程度低的人,由于种种原因,如并不低的能力等,而获得不错的工资收入。

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