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| 제목 | 명확하고 체계적인 연관성 | ||
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| 작성자 | 천재 | 진행상태 |
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| 작성일 | 2024-09-19 14:37:49 | 조회수 | 234 |
| 난민 지원 강도(활동 수) 및 다양성에 대한 태도. 참고: 모든 양은 설문 설계 및 사후 계층화를 위해 가중치가 부여됨
전체 크기 이미지 그림 2 는 난민 지원의 강도와 다양성 태도 사이에 명확하고 체계적인 연관성이 있음을 시사하는데, 여기서 어떤 지원에도 참여하지 않은 사람들의 상대적 비율은 왼쪽에서 오른쪽으로 증가한다. 즉, 더 적대적인 다양성 태도 구성을 향한다. 그러나 난민 지원은 다양성에 대해 더 신중한 태도를 가진 사람들 사이에서도 여전히 상당히 빈번하게 나타난다는 점에 주목한다. 회의적인 사람과 미정인 사람 중에서 각각 약 46%와 68%가 어느 정도 지원을 했다. 다양성 태도가 난민 지원과 어떻게 관련이 있는지 더 잘 이해하기 위해 난민 지원의 알려진 예측 변수(예: 인도주의적 지향, 위 참조)와 이민자 및 기타 소수 민족에 대한 태도의 다른 일반적인 예측 변수(예: 교육, 성별, 투표 의도; Hainmueller & Hopkins, 2014 )를 측정하는 통제 변수를 포함하는 일련의 회귀 모델을 추정합니다. 해석을 용이하게 하기 위해 모든 연속 예측 변수를 이진화하고 모든 결과를 후자 모델에 대한 플롯된 계수와 예측 확률로 그래픽으로 보고합니다(Kastellec & Leoni, 2007 ). 누락된 소득을 포착하기 위해 이진 변수를 생성하여 소득을 보고하지 않았지만 다른 변수에 대한 누락을 조정하거나 수정하지 않은 비교적 큰 부분(18.56%)을 잃지 않도록 했습니다. 다행히도 데이터에서 매우 드물기 때문입니다. 모델 전체에서 가장 작은 분석 샘플(각 분석에서 통계적 힘을 극대화하기 위해 약간씩 다를 수 있도록 허용)은 전체 샘플의 96.4%를 포착합니다. 설명적 분석에서 평균과 비율을 보고하기 위해 가중치를 사용해야 한다는 데에는 의견의 일치가 있지만, 사회과학자들은 회귀 모델링 맥락에서 가중치의 중요성과 필요성에 대해서는 의견이 엇갈린다(Bollen et al., 2016 ). 다음 결과에서는 통계적 검정력이 더 높은 가중치 없는 결과를 보고하지만, 관심 있는 독자는 일반적으로 비슷하지만 더 보수적인 추정치(즉, 표준 오차가 더 큰)를 특징으로 하는 가중치 있는 모델에 대한 추가 파일 1 : 부록 C를 참조하시기 바랍니다. 강남달토 강남레깅스룸 그린먹튀 호치민불건마 무료스포츠중계 축구중계 솔랭배팅 롤토토 iswix 미국 영주권 미국영주권 흥신소 먹튀검증 먹튀검증사이트 탑플레이어 머니상 구글상위노출 카지노api 구글 백링크 |
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