Home | KTL nâng cao | Các tính năng mở rộng của xtdpdml
Tính năng mở rộng của lệnh xtdpdml trên Stata
Tính năng mở rộng của lệnh xtdpdml trên Stata

Các tính năng mở rộng của xtdpdml

Qua bài minh họa thực hiện lệnh xtdpdml, bạn đã biết cách ước lượng một mô hình bảng động tuyến tính thông thường trên Stata thay thế câu lệnh sem truyền thống. Tuy nhiên, khả năng thực hiện của lệnh xtdpdml còn nhiều hơn thế. Cụ thể, bạn có thể sử dụng lệnh xtdpdml để cởi bỏ bớt một số ràng buộc trong các mô hình bảng động. Câu lệnh xtdpdml còn cho phép đưa vào mô hình các biến không thay đổi theo thời gian và ước lượng nó, sử dụng tối đa thông tin có được (FIML) trong trường hợp dữ liệu bị missing.

Sử dụng bộ dữ liệu Bollen và Brand (2010) để minh họa cách sử dụng xtdpdml trong các trường hợp: (i) sử dụng FIML để ước lượng mô hình có dữ liệu missing; (ii) sử dụng các chỉ số đánh giá độ phù hợp để cải thiện hiệu quả của mô hình; (iii) so sánh các tác động cố định và ngẫu nhiên, sử dụng kiểm định LR để tránh các vấn đề có thể xảy ra với kiểm định Hausman; (iv) ước lượng mô hình trong trường hợp các dữ liệu không có phân phối chuẩn.

Bộ dữ liệu Bollen và Brand (2010) gồm các đối tượng thanh thiếu niên từ 14 – 22 tuổi khi được khảo sát lần đầu năm 1979 và được hỏi lặp lại cho mỗi năm hoặc hai năm sau đó. Bollen và Brand (2010) tổ chức dữ liệu cách khoảng hai năm trong giai đoạn 1983 – 1993. Biến phụ thuộc chính là lnwg là mức lương hiện tại tính theo giờ làm việc và biến giải thích chính hchild là tổng số trẻ mà đối tượng có tại thời điểm khảo sát. Các biến còn lại trong mô hình như đã kết hôn (mar) hoặc li dị (div), mức học vấn (eduatt), còn đi học (cursc), làm việc bán thời gian (snrpt), toàn thời gian (snrft), số năm kinh nghiệm bán thời gian (exppt) hoặc toàn thời gian (expft), lịch sử nghỉ việc (break).

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản, mời bạn đăng ký gói Premium tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!