تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Application des Modèles Hiérar...>الوصف

Application des Modèles Hiérarchiques en Démographie

المصدر: مجلة الحقوق والعلوم الإنسانية
الناشر: جامعة زيان عاشور بالجلفة
المؤلف الرئيسي: Chekraoui, Farida Laoudj (Author)
مؤلفين آخرين: Kersuzan, Claire (Co-Author)
المجلد/العدد: مج10, ملحق
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: أوت
الصفحات: 436 - 450
ISSN: 1112-8240
رقم MD: 837109
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الفرنسية
قواعد المعلومات: HumanIndex, IslamicInfo
مواضيع:
النماذج الهرمية | الديموغرافيات | النماذج القياسية
كلمات المؤلف المفتاحية:
Hierarchical Models | Multilevel Models | Fixed Effects Models | Demographics
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

22

حفظ في:
المستخلص: Following to the other social sciences, demography is increasingly using hierarchical models. Indeed, the standard regression models, called "Uni-level", assume that the individual observations are independent of each other conditionally to the variables Xi introduced in the model. This hypothesis may lead to erroneous statistical inferences in the presence of a dependence of observations in which the resorts remain unobserved through the variables collected in the survey (Goldstein, 1995; Sjniders and Bosker, 1999). Unobserved heterogeneity can be linked to the sample design of a survey (in particular clusters) or to the sharing of contextual, spatial and / or family influences by members of the same group. If unobserved heterogeneity in modeling is to be taken into account in order to obtain an unbiased estimate of the parameters of a model, it may also be of interest in itself, by offering the possibility of decomposing the total variability of a phenomenon between a compositional effect (level 1 people’s profile) and a context effect (residual variance between level 2 units after compositional effects were controlled). Using two different application examples, the purpose of this paper is to demonstrate the contribution of hierarchical methods in demography: - Either to correct the estimation of the parameters of a model of the dependence problem of observations and thus limit the risk of erroneous inference (applied here to the case of the influence of early parental death on the trajectory of children in Burundi); - Or to measure the share of contextual effects and composition effects in the total variability of a phenomenon (applied here to cantonal mortality in metropolitan France from the 1980s). Through these two examples, we are interested in two methods where the dependence of the observations in the groups is an endogenous element to the model (the correlation between the observations is explicit in the model and influences the estimates of the parameters through the introduction of a new factor in the series of linear predictors): multilevel models (or random effects model, conditional or mixed model) and fixed-effect models. Moreover, and taking into consideration the nature of the variables modeled: binary in the study of the influence of early parental death on the schooling of children (never having attended school) and quantitative in the case of the analysis of the territorial variability of mortality (mortality rate), we apply logistic models in the first case and linear models in the second case.

بعد العلوم الاجتماعية الأخرى ، تستخدم الديموغرافيا النماذج الهرمية بشكل متزايد. في الواقع ، نماذج الانحدار القياسية ، المسماة بـ "أحادية المستوى" تفترض أن الملاحظات الفردية مستقلة عن بعضها البعض بشكل مشروط للمتغيرات Xi التي دخلت في النموذج. قد تؤدي هذه الفرضية إلى استنتاجات إحصائية خاطئة مع وجود اعتماد للملاحظات التي تظل فيها المنتجعات غير مرئية من خلال المتغيرات التي تم جمعها في الدراسة الاستقصائية (جولدشتاين ، 1995 ؛ سنيديرز و بوسكير، (1999 . يمكن ربط عدم التجانس غير الملحوظ بتصميم العينة في الدراسة الاستقصائية (على مجموعات خاصة) أو مشاركة التأثيرات السياقية أو المكانية و / أو العائلية من قبل أعضاء نفس المجموعة. إذا كان لا بد من مراعاة عدم التجانس في عملية النمذجة من أجل الحصول على تقدير غير متحيز لمعاملات نموذج ما ، فقد يكون أيضًا ذا أهمية في حد ذاته ، من خلال إتاحة إمكانية تحليل التباين الكلي لظاهرة ما بين التأثير التركيبي. (ملف تعريف المستوى 1) وتأثير السياق (التباين المتبقي بين وحدات المستوى 2 بعد التحكم في التأثيرات التركيبية). باستخدام اثنين من الأمثلة التطبيقية المختلفة ، فإن الغرض من هذه الورقة هو توضيح مساهمة الأساليب الهرمية في الديموغرافيا: - إما تصحيح تقدير بارامترات نموذج لمشكلة الاعتماد على الملاحظات وبالتالي الحد من خطر الاستدلال الخاطئ (المطبق هنا على حالة تأثير وفاة احد الوالدين في فترة مبكرة على مسار حياة الأطفال في بوروندي) ؛ - أو لقياس حصة التأثيرات السياقية وتأثيرات التركيب في التقلبية الكلية لظاهرة ما (تطبق هنا على معدل وفيات الكانتونات في فرنسا المتروبولية في فترة الثمانينات). من خلال هذين المثالين، نهتم بطريقتين حيث يكون اعتماد الملاحظات في المجموعات عنصرًا داخليًا للنموذج (العلاقة بين الملاحظات واضحة في النموذج وتؤثر على تقديرات المعاملات من خلال إدخال عامل جديد في سلسلة المنبِّهات الخطية): نماذج متعددة المستويات (أو نموذج تأثيرات عشوائي، نموذج مشروط أو مختلط) ونماذج تأثير ثابتة. علاوة على ذلك ، مع الأخذ في الاعتبار طبيعة المتغيرات المصممة: الثنائية في دراسة تأثير الموت الوالدي المبكر على تعليم الأطفال (الذين لم يلتحقوا بالمدارس أبداً) والكمية في حالة تحليل التقلبات الإقليمية للوفيات ( معدل الوفيات) ، نقوم بتطبيق نماذج لوجستية في الحالة الأولى والنماذج الخطية في الحالة الثانية. كُتب هذا المستخلص من قِبل دار المنظومة 2018
ISSN: 1112-8240

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.