【摘要】：量化社會(huì)學(xué)研究往往基于特定的統(tǒng)計(jì)模型展開。近十幾年來日益流行的傾向值方法也不例外,其在實(shí)施過程中需要同時(shí)擬合估計(jì)傾向值得分的"傾向值模型"與估計(jì)因果關(guān)系的"結(jié)果模型"。然而,無論是其模型形式還是系數(shù)估計(jì),統(tǒng)計(jì)模型本身都具有不可忽視的"不確定性"問題。本研究在傾向值分析方法的框架下,系統(tǒng)梳理和闡釋了模型形式不確定性與模型系數(shù)不確定性的內(nèi)涵及其處理方法。通過分析"蒙特卡洛模擬"數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)調(diào)查數(shù)據(jù),本文展示了在使用傾向值方法進(jìn)行因果估計(jì)的過程中,研究者如何通過"貝葉斯平均法"進(jìn)行多個(gè)備選傾向值模型的選擇,以及如何通過聯(lián)合估計(jì)解決傾向值模型與估計(jì)模型中的系數(shù)不確定性問題。本文的研究也表明,在考慮傾向值估計(jì)過程的不確定性之后,結(jié)果模型中對于因果關(guān)系的估計(jì)呈現(xiàn)更小的置信區(qū)間和更高的統(tǒng)計(jì)效率。
[Abstract]:Quantitative sociological studies are often based on specific statistical models. The tendency value method, which has become more and more popular in recent years, is no exception. In the process of implementation, it is necessary to fit the "tendency value model" and the "result model" of estimating causality. However, no matter its model form or coefficient estimation, the statistical model itself has the "uncertainty" problem which can not be ignored. Under the framework of the tendency value analysis method, the connotation and treatment methods of the model formal uncertainty and the model coefficient uncertainty are systematically summarized and explained in this study. Based on the analysis of Monte Carlo Simulation data and empirical survey data, this paper shows how to select multiple alternative tendency value models by Bayesian average method in the process of causality estimation using tendency value method. And how to solve the problem of coefficient uncertainty in the model and estimation model by joint estimation. It is also shown that the estimation of causality in the result model presents a smaller confidence interval and a higher statistical efficiency after considering the uncertainty of the estimation process of the tendency value.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)社會(huì)學(xué)系;
【基金】：國家社科基金青年項(xiàng)目(15CSH030) 上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新項(xiàng)目(15ZS001) 復(fù)旦大學(xué)“卓學(xué)人才計(jì)劃”項(xiàng)目的支持~~
【分類號】：C8

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本文編號：2235443