LISS से अनुमान लगाने की समस्या के साथ चर भी शामिल है

Question

मैं LISS से पैनल डेटा का उपयोग कर रहा हूं ताकि कोई व्यक्ति खेल के अभ्यास या अवकाश के समय (पैमाने 0-10) की प्रशंसा के प्रभाव का अनुमान लगा सके।

मेरा साथी एक चर का उपयोग करने पर जोर देता है जो समग्र खुशी (स्केल 0-5) को इंगित करता है। मुझे लगता है कि यह एक गलती है क्योंकि समग्र खुशी और अवकाश के समय की प्रशंसा के बीच एक कारण समस्या है (जो लोग अपने अवकाश के समय का सबसे अधिक लाभ उठाते हैं वे खुश हैं या वे लोग हैं जो अपने अवकाश के समय का सबसे अधिक लाभ उठा रहे हैं)।

क्या मैं यह सोचने के लिए पागल हूं कि यह हमारे विश्लेषण में शामिल करने के लिए भयानक चर है और हमें बस इस चर को एक साथ अनदेखा करना चाहिए।

Comments

LISS किस लिए खड़ा है?

— ग्रीम वाल्श

lissdata.nl/lissdata

— Revoltic

कृपया शीर्षक को और अधिक विशिष्ट होने के लिए अपडेट करें।

— फुआबर

Answer 1

यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या पकड़ने की कोशिश कर रहे हैं। रेखीय ओएलएस प्रतिगमन के उपयोग को मानते हुए, डमी को अवकाश के समय की प्रशंसा के रूप में एक प्रतिगामी के रूप में समझाते हुए "सकल" प्रभाव प्राप्त होगा (वास्तव में, आप नमूने में दोनों के बीच संबंध प्राप्त करेंगे), इस अर्थ में कि अप्रत्यक्ष प्रभाव। व्याख्यात्मक चर पर समझाया गया एक "शुद्ध बाहर" नहीं होगा। "समग्र आनंद" के लिए नियंत्रित करना निश्चित रूप से एकरूपता के मुद्दों को बढ़ाएगा, जिसे आपको भी संबोधित करना होगा। दूसरी ओर, यह उम्मीद है कि आपको एक कारण प्रभाव का अनुमान लगाने के करीब लाएगा। एक साइड नोट के रूप में, मैं सुझाव दूंगा कि मूल्य में खुशी सूचकांक जैसे संगणना के बजाय अधिक पारंपरिक जनसांख्यिकीय / आर्थिक चर का उपयोग किया जाए।