නඩු ඉවතට කප්පාදු විසින් සාධාරණ සැසඳීම් නිර්මාණය හා ගැලපෙන වෙනස්වීම්.
සාධාරණ සැසඳීම් සසම්බාවී පාලනය අත්හදා බැලීම් හෝ ස්වාභාවික පර්යේෂණ එක්කෝ මතු විය හැකිය. ඒත්, ඔයා ක්රියාත්මක නොහැකි පරිපූර්ණ අත්හදා හා ස්වභාවය ස්වභාවික අත්හදා ලබා දී නොමැති බව ද තත්වයන් බොහොමයක් තිබේ. මෙම සැකසුම් දී, සාධාරණ සාපේක්ෂව නිර්මාණය කිරීමට හොඳම ක්රමය ගැලපෙන වේ. ගැලපෙන දී, පර්යේෂකයෙකු එක් ප්රතිකාර ලැබී ඇති බවත්, එක් නැත හැර සමාන බව ජනතාවට යුගල නිර්මාණය කිරීම සඳහා-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත හරහා වගේ. ගැලපෙන කිරීමේ ක්රියාවලිය තුළ, පර්යේෂකයන් කප්පාදු ද ඇත්තටම ය; බවට කිසිදු පැහැදිලි හා සසඳන එහි අවස්ථාවන්හීදී වීසිකරන, වේ. මේ අනුව, මෙම ක්රමය වඩාත් නිවැරදිව ගැලපෙන-සහ-කප්පාදු කියනු ඇත, නමුත් මම සාම්ප්රදායික කාලීන සමඟ දැනට කරන්නම්: ගැලපෙන.
දැවැන්ත-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත මූලාශ්රයන් සමඟ උපාය මාර්ග හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් පිළිබඳ බලය ලස්සන උදාහරණයක් Liran Einav හා හිතවතුන් විසින් පාරිභෝගික හැසිරීම මත පර්යේෂණ පැමිණ (2015) . Einav හා සගයන් ඊ බේ මත සිදු වෙන්දේසි උනන්දු වූ අතර, ඔවුන්ගේ වැඩ කටයුතු ගැන විස්තර, මම එක් සුවිශේෂී අංගයක් පිළිබඳ අවධානය යොමු කරන්නම්: වෙන්දේසිය සිදුවන බලපෑම ආරම්භ වැනි විකුණුම් මිල හෝ පාවිච්චි සම්භාවිතාව ලෙස වෙන්දේසි ප්රතිඵල මත මිල.
පාවිච්චි මිල මත මිල ආරම්භ කිරීමේ බලපෑම ගැන ඒ සඳහා පිළිතුරු දීමට වඩාත් බොළඳ ආකාරයෙන් සරලව වෙනස් ආරම්භක මිල සමඟ වෙන්දේසි සඳහා අවසාන මිල ගණනය කිරීම සඳහා වනු ඇත. ඔබ හුදෙක් දෙන ආරම්භක මිල සමඟ ඊ බේ මත තබා ඇති බව ලබා දී අයිතමය විකුණුම් මිල අනාවැකි කිරීමට අවශ්ය නම් මෙම ප්රවේශය දඩ වනු ඇත. එහෙත්, එය සාධාරණ සැසඳීම් මත පදනම් නොවන නිසා ඔබේ ප්රශ්නය කුමක්ද නම් මෙම ප්රවේශය වෙළෙඳපොළ ප්රතිඵල මත මිල ආරම්භ බලපෑම ක්රියා නොකරනු ඇත; අඩු ආරම්භක මිල සමඟ තේ වෙන්දේසි ඉහළ ආරම්භක මිල සමඟ වෙන්දේසි වඩා වෙනස් විය හැකි (උදා, ඔවුන් භාණ්ඩ විවිධ වර්ගයේ සඳහා හෝ විකුණුම්කරුවන් විවිධ වර්ගයේ ඇතුළත් විය හැකිය).
ඔබ මේ වන විටත් සාධාරණ සැසඳීම් ගැන සැලකිලිමත් වන්නේ නම්, ඔබ නේල් ප්රවේශය මඟ ඔබ යම් නිශ්චිත අයිතමය-කියන්නේ, ගොල්ෆ් ක්රීඩා සමාජය සමඟ වෙන්දේසිය පරාමිතීන්-කියන්නේ ස්ථාවර මාලාවක්, නිදහස් නැව්, වෙන්දේසි අලෙවි කරනු ඇත, ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණය ධාවනය සලකා බැලීමට ඉඩ , සති දෙකක් විවෘත ආදිය-නමුත් අහඹු ලෙස තබා ආරම්භ මිල සමඟ. එහි ප්රතිඵලයක් වෙළෙඳපොළ ප්රතිඵල සංසන්දනය කිරීමෙන්, මෙම ක්ෂේත්රය අත්හදා පාවිච්චි මිල මත මිල ආරම්භ වන බලපෑම ඉතා පැහැදිලි මිනුම් ලබා ඇත. එහෙත්, මෙම මිනුම් පමණක් එක් සුවිශේෂී නිෂ්පාදන සහ වෙන්දේසි පරාමිතීන් කට්ටලයක් සඳහා අදාල වනු ඇත. ප්රතිඵල උදාහරණයක් ලෙස, නිෂ්පාදන විවිධ වර්ගයේ සඳහා, වෙනස් විය හැකිය. ශක්තිමත් න්යායකින් තොරව, එය මේ තනි අත්හදා සිට ලකුණු කර ඇති විය හැකි පර්යේෂණ පූර්ණ පරාසය extrapolate කිරීම අපහසු වේ. තවදුරටත්, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ නිෂ්පාදන සහ වෙන්දේසි වර්ග මුළු පරාමිතිය අවකාශය ආවරණය කිරීමට ඔවුන් තරම් දක්වා ක්රියාත්මක කිරීමට නොහැකි දෙයකි බව ප්රමාණවත් තරම් මිල අධික වේ.
ගැලපෙන: ද බොළඳ ප්රවේශය සහ පර්යේෂණාත්මක ප්රවේශය ඊට වෙනස්ව, Einav හා සගයන් තුන්වන ප්රවේශය ගන්න. ඔවුන්ගේ උපාය ප්රධාන උපක්රමය දැනටමත් ඊ බේ මත සිදු වී ඇති ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ හා සමාන දේවල් තේරුම් ගැනීම. උදාහරණයක් ලෙස, රූපය 2.6 හරියටම එම ෙගොල්ෆ් පිති, එනම් Taylormade Burner 09 ධාවක-වීම හරියටම එකම seller- "budgetgolfer" විසින් අලෙවි කිරීම සඳහා ලැයිස්තු ගතකිරීම් 31 කිවයුතුයි. කෙසේ වෙතත්, මෙම ලැයිස්තු ගතකිරීම් තරමක් වෙනස් ලක්ෂණ ඇති. ඔවුන් එකොළහක්, $ 124,99 ක ස්ථාවර මිලකට රියදුරු ඔප්පු වන අතර අනෙකුත් 20 වෙනස් අවසන් දින වකවානු වෙන්දේසි වේ. එසේම, ලැයිස්තු ගතකිරීම් හෝ $ 7.99 හෝ $ 9.99, විවිධ නැව් ගාස්තු නැත. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, එය, "budgetgolfer" පර්යේෂකයන් සඳහා අත්හදා බැලීම් ක්රියාත්මක වේ නම් පරිදි වේ.
"Budgetgolfer" විසින් අලෙවි කරනු ලබන Taylormade Burner 09 රියදුරුගේ ලැයිස්තු ගතකිරීම් හරියටම සමාන අයිතමය තරමක් වෙනස් ගති ලක්ෂණ ඇති හරියටම සමාන විකුණන්නා නමුත් එක් එක් කාල විසින් අලෙවි කරනු ලබන එක ලැයිස්තු ගතකිරීම් පිළිබඳ සම්පාත කට්ටලයක්, එක් උදාහරණයකි. ඊ බේ දැවැන්ත ලඝු-සටහන් තුල ලැයිස්තු ගතකිරීම් මිලියන සම්බන්ධ සම්පාත කට්ටල ලක්ෂ ගණනක් වචනාර්ථයෙන් ඇත. මේ අනුව, ඒ වෙනුවට සියලු වෙන්දේසි සඳහා අවසාන මිල දී ඇති ආරම්භක මිල තුළ සංසන්දනය වඩා, Einav හා සගයන් හා ගැලපීම කට්ටල තුළ සැසඳීම් කරන්න. සම්පාත කට්ටල දහස් ගණනක් මේ සිය ගණනක් තුළ සැසඳීම් ප්රතිඵල ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා, Einav හා සගයන් (උදා, එහි සාමාන්ය විකුණුම් මිල) එක් එක් අයිතමය සමුද්දේශ වටිනාකම අනුව එම ආරම්භක මිල හා අවසාන මිල නැවත ප්රකාශ කරනවා. උදාහරණයක් ලෙස, Taylormade Burner 09 ධාවක $ 100 (එහි අලෙවි මත පදනම් වූ) ආශ්රිත තොරතුරු වටිනාකමක් නම්, $ 10 ක ආරම්භක මිල $ 120 0.1 සහ අවසන් මිල 1.2 ලෙස ප්රකාශ කළ බව ලෙස ප්රකාශ කරනු ඇත.
Einav හා සගයන් වෙන්දේසි ප්රතිඵල මත ආරම්භ මිල බලපෑම ගැන උනන්දු වූ බව ඔබට මතක ඇති. පළමුව, ඔවුන් ඉහළ ආරම්භක මිල විකිණීම සම්භාවිතාව අඩු, සහ ඉහල ආරම්භක මිල ඇතිවීම විකිණීම, කොන්දේසි, අවසාන පාවිච්චි මිල වැඩි කරන බව ගණන් බලා රේඛීය ප්රතිපායන භාවිතා කිරීම. සියලුම නිෂ්පාදන සාමාන්යය හා මිල හා අවසාන ප්රතිඵල-වේ සියල්ල ආකර්ශනීය නොවන ආරම්භ අතර රේඛීය සම්බන්ධතාව උපකල්පනය කරන්නේ තමන් විසින්, මෙම ඇස්තමේන්තු-වන. එහෙත්, Einav හා සගයන් ද වඩා සියුම් සොයා ගැනීම් විවිධ ඇස්තමේන්තු කිරීම ඔවුන්ගේ දත්ත දැවැන්ත විශාලත්වය භාවිතා කරන්න. පළමුව, Einav හා සගයන් විවිධ මිල හා රේඛීය ප්රතිපායන භාවිතා නොකර අයිතම සඳහා, වෙන් වෙන් වශයෙන් මෙම ඇස්තමේන්තු කළේය. ඔවුන් පාවිච්චි ආරම්භයේ මිල හා සම්භාවිතා අතර සම්බන්ධය රේඛීය වන අතර, ආරම්භක මිල සහ පාවිච්චි කල මිල අතර ඇති සම්බන්ධය පැහැදිලි වන බව නොවන රේඛීය (රූපය 2.7) සොයා ගෙන ඇත. විශේෂයෙන් ම, 0.05 සහ 0,85 අතර මිලෙහි ආරම්භ කිරීම සඳහා, ආරම්භක මිල පාවිච්චි මිල, රේඛීය සම්බන්ධතාවකින් උපකල්පනය කළ බව විග්රහයේ දී අහිමි අවසන් කරන ලදී බව සොයා ගැනීම මත ඉතා කුඩා බලපෑමක් ඇති කරයි.
දෙවනුව, ඒ වෙනුවට සියලු අයිතම පුරා සාමාන්යයෙන් වඩා, Einav හා සගයන් ඔවුන්ගේ දත්ත මහා පරිමාණ ආරම්භ භාණ්ඩ (උදා: සුරතල් සැපයුම්, ඉලෙක්ට්රොනික හා ක්රීඩා සමරු) හි විවිධ කාණ්ඩ 23 (රූපය 2.8) සඳහා මිල බලපෑම තක්සේරු භාවිතා කරන්න. වැඩි සුවිශේෂී භාණ්ඩ-වැනි සමරු-ආරම්භයක් මිල ලෙස සඳහා පාවිච්චි සම්භාවිතාව සහ අවසන් පාවිච්චි මිල මත විශාල බලපෑමක් මත කුඩා බලපෑමක් ඇතිකරන බව මෙම ඇස්තමේන්තු පෙන්වන්න. තවද, වැඩි commodified භාණ්ඩ-වැනි DVD තැටි ලෙස සඳහා වීඩියෝ ආරම්භ මිල අවසන් මිල මත කිසිදු බලපෑමක් ඇති කරයි. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, භාණ්ඩ, විවිධ කාණ්ඩ 23 සිට එළඹේ බව සාමාන්ය මේ භාණ්ඩ අතර වෙනස්කම් ගැන වැදගත් තොරතුරු හැංගෙනවා.
ඔබ ඊ බේ තුල වෙන්දේසියේදී විශේෂයෙන් උනන්දු නැහැ පවා නම්, ඔබ 2.7 සහ Figure 2.8 ඉදිරිපත් රේඛීය සබඳතා ගන්නා අතර භාණ්ඩ විවිධ කාණ්ඩ ඒකාබද්ධ සරල රේඛීය ප්රතිපායන ඇස්තමේන්තු වඩා ඊ බේ ක යහපත් අවබෝධයක් Figure කළ ආකාරය අගය කළ යුතුයි. මෙම වඩා සියුම් ඇස්තමේන්තු දැවැන්ත දත්ත හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් බලය පැහැදිලි; මෙම ඇස්තමේන්තු, නැතිව වියදම් කර ඇති කරන, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ දැවැන්ත ප්රමානයක් තොරව නොහැකි වනු ඇත.
ඇත්ත වශයෙන්ම, අපි ඒ හා සමාන අත්හදා ප්රතිඵල වලට වඩා වැඩි ඕනෑම විශේෂිත ගැලපෙන අධ්යයනයේ ප්රතිඵල අඩු විශ්වාසය තිබිය යුතුය. ඕනෑම ගැලපෙන අධ්යයනය කිරීමෙන් ප්රතිඵල තක්සේරු කරන විට, වැදගත් ප්රශ්න දෙකක් තියෙනවා. පළමුව, අපි පමණක් ගැලපෙන සඳහා භාවිතා කරන ලදී දේවල් මත සාධාරණ සැසඳීම් සහතික කළ හැකි බව මතක තබා ගත යුතුය. විකුණන්නා ID අංකය, අයිතමය කාණ්ඩය අයිතමය මාතෘකාව, උප සිරැසි: ඔවුන්ගේ ප්රධාන ප්රතිඵල, Einav හා සගයන් නිශ්චිත හතර ලක්ෂණ මත හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් නැහැ. භාණ්ඩ ගැලපෙන සඳහා භාවිතා නොකරන බව ක්රම වෙනස් නම්, ඒ අසාධාරණ සාපේක්ෂව නිර්මාණය කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, "budgetgolfer" (ෙගොල්ෆ් පිති අඩු ජනප්රිය විට) ශීත ඍතුවේ දී Taylormade Burner 09 ධාවක සඳහා මිල ගණන් පහත හෙලන නම්, එය අඩු ආරම්භක මිල අවසන් මිල ගණන් අඩු කිරීමට තුඩු දෙන, සත්ය වශයෙන්ම මෙය සෘතු ක පුරාවස්තුවක් වනු ඇත විට පෙනී සිටිය හැකි ඉල්ලුම විචලනය. පොදුවේ ගත් කල, මෙම ගැටලුව සඳහා හොඳම ප්රවේශය ගැලපෙන බොහෝ වෙනස් වර්ග උත්සාහ කර ඇති බව පෙනේ. උදාහරණයක් ලෙස, අදාල කරගත කට්ටල සමකාලීන එක් මසක් තුළ, පාවිච්චි මත භාණ්ඩ වසරක් තුළ, සහ ඇතුළත් එහිදී Einav හා සගයන් ඔවුන්ගේ විශ්ලේෂණය නැවත නැවත. කාලය කවුළු දැඩි වූ බවට සම්පාත කට්ටල සංඛ්යාව අඩු, නමුත් සෘතු විචලනය පිළිබඳව ප්රශ්න අඩු කරයි. එහෙත් වාසනාවකට මෙන්, ඔවුන් ප්රතිඵල හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් නිර්ණායක මෙම වෙනස්කම් විසින් නොවෙනස්ව වන බව දැනේ. ගැලපෙන සාහිත්යය, සැලකිල්ල මේ ආකාරයේ සාමාන්යයෙන් නිරීක්ෂ්ය හා unobservables අනුව ප්රකාශ වේ, නමුත් ප්රධාන අදහස පර්යේෂකයන් පමණක් ගැලපෙන භාවිතා වන ලක්ෂණ මත සාධාරණ සැසඳීම් නිර්මාණය කරන බව ඇත්තටම වේ.
ගැලපෙන ප්රතිඵල අර්ථකථනය විට දෙවන ප්රධාන උත්සුකය ඔවුන් පමණක් අදාල කරගත දත්ත සඳහා අදාළ ය; ඔවුන් අදාල කරගත නොහැකි බව නඩු අදාල නොවේ. උදාහරණයක් ලෙස, බහු ලැයිස්තු ගතකිරීම් Einav හා සගයන් වෘත්තීය හා අර්ධ වෘත්තීය අලෙවිකරුවන් අවධානය යොමු තිබූ බව භාණ්ඩ ඔවුන්ගේ පර්යේෂණ සීමා කිරීමෙන්. මේ අනුව, මෙම සැසඳීම් අර්ථ නිරූපණ විට, අප ඔවුන් පමණක් ඊ බේ මෙම උප කුලකයක් අදාළ බව අප මතක තබාගත යුතුය.
ගැලපෙන විශාල දත්ත කාණ්ඩ සාධාරණ සැසඳීම් සොයා ගැනීම සඳහා ප්රබල උපාය වේ. බොහෝ සමාජ විද්යාඥයින් කිරීම සඳහා, ගැලපෙන පරීක්ෂණ දෙවැනි-හොඳම වගේ දැනෙනවා, නමුත් එම තරමක්, සංශෝධනය කළ යුතු බව විශ්වාසයයි. 1) බලපෑම් ඇති heterogeneity වැදගත් වන අතර 2) ගැලපෙන හොඳ නිරීක්ෂ්ය වේ: විට දැවැන්ත දත්ත හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ, සුළු පිරිසක් වඩා හොඳ විය හැකිය. ව ව 2.4 ගැලපෙන විශාල දත්ත මූලාශ්රයන් සමඟ භාවිත කළ හැකි ආකාරය පිළිබඳ තවත් උදාහරණ සපයයි.
නිත්ය අවධානය යොමු | බිග් දත්ත මූලය | සඳහනක් |
---|---|---|
පොලිස් ප්රචන්ඩත්වය මත වෙඩි තැබීම් වල බලපෑම | වාර්තා නතර-සහ-frisk | Legewie (2016) |
පවුල් සහ අසල්වැසියන් මත, 2001 සැප්තැම්බර් 11 වන දින සිට | ඡන්ද වාර්තා හා පරිත්යාග වාර්තා | Hersh (2013) |
සමාජ වසංගතය | සන්නිවේදන හා නිෂ්පාදන හදුන්වාදීම දත්ත | Aral, Muchnik, and Sundararajan (2009) |
අවසාන වශයෙන්,-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත ඇස්තමේන්තු සරළ බලපෑම් ගැනීම වරදක් ප්රවේශයන් භයානක වේ. කෙසේ වෙතත්, බොහෝ දුර ගමනක් ගොස් ඇති කිරීමට ප්රබල සිට සන්තතිය දිගේ වැටී පොදු ඇස්තමේන්තු කිරීම, හා පර්යේෂකයන්-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත තුළ සාධාරණ සැසඳීම් සොයා ගත හැක සඳහා උපාය මාර්ග. ස්වභාවික පර්යේෂණ හා ගැලපෙන: සෑම විටම මත, ලොකු දත්ත පද්ධති වර්ධනය පවත්නා ක්රම දෙකක් ලෙස භාවිතා කිරීමට අපට ඇති හැකියාව වැඩි වේ.