15.3.
Aplikasi Dari LPM
Sebelum ketersediaan paket pada komputer untuk mengestimasi Model Logit dan Model
Probit (akan dijelaskan nanti), LPM sudah sering digunakan karena modelnya yang sederhana. Coba
kita ilustrasikan sebagai berikut.
Contoh 15.1
PENELITIAN COHEN – REA – LERMAN
Dalam sebuah penelitian yang disiapkan untuk Departemen Tenaga Kerja AS, Cohen, Rea, dan
Lerman tertarik dalam memeriksa partisipasi angkatan kerja dari berbagai kategori kerja sebagai
fungsi dari beberapa variabel sosial-ekonomi-demografis. Dalam semua regresi mereka, variabel
dependen adalah buatan, mengambil nilai 1 jika seseorang berada dalam angkatan kerja, 0 jika dia
tidak. Di tabel 15.3 kita mereproduksi salah satu dari beberapa regresi variabel dependen-buatan
tersebut.
Sebelum menafsirkan hasil, perhatikan fitur-fitur ini: Regresi sebelumnya diperkirakan dengan
menggunakan OLS. Untuk menguji heterokedastisitas, penulis menggunakan prosedur dua langkah
yang diuraikan sebelumnya dalam beberapa regresi mereka tetapi menemukan bahwa standar
kesalahan dari estimasi yang diperoleh tidak berbeda secara material dari yang diperoleh tanpa
koreksi untuk heteroskedastisitas. Mungkin hasil ini disebabkan oleh besarnya sampel, yaitu, 25.000.
Karena ukuran sampel yang besar ini, diperkirakan nilai t dapat diuji dengan uji signifikansi dengan
prosedur OLS yang biasa meskipun nilai kesalahan didapat ganda. Diperkirakan R
2
dari 0,175
mungkin tampak agak rendah, tetapi mengingat ukuran sampel yang besar, R
2
ini masih signifikan
berdasarkan uji F yang diberikan dalam Bab 8.5. Perhatikan bagaimana penulis telah memadukan
variabel kuantitatif dan kualitatif dan bagaimana mereka memperhitungkannya kedalam akun dari
efek interaksi.
Beralih ke interpretasi, kita melihat bahwa masing-masing koefisien memberikan tingkat
perubahan dalam probabilitas bersyarat dari peristiwa yang terjadi untuk perubahan satuan yang
diberikan dalam nilai variabel penjelas. Misalnya, koefisien dari 0,2753 terlampir pada variabel “Usia
65 tahun ke atas” berarti, semua faktor lain adalah konstan, kemungkinan untuk berpartisipasi dalam
angkatan kerja untuk wanita dalam kelompok usia ini lebih kecil sekitar 27 persen (seperti
dibandingkan dengan kategori dasar wanita berusia 22 hingga 54). Dengan cara yang sama, koefisien
0,3061 melekat pada variabel "16 tahun atau lebih pada usia pelajar” berarti, semua faktor lain adalah
konstan, kemungkinan wanita dengan pendidikan sebanyak ini berpartisipasi dalam angkatan kerja
lebih tinggi sekitar 31 persen (dibandingkan dengan wanita dengan usia kurang dari 5 tahun
disekolah, kategori dasar).
Sekarang perhatikan
Do'stlaringiz bilan baham: |