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可以在電視上上網(wǎng)課嗎( 八 )

云知道


可以在電視上上網(wǎng)課嗎


家庭特征方面 ， 自我感知家庭經(jīng)濟條件較差的青少年在體育運動參與率上比較好的青少年低3.4個百分點 ， 而文化資本、人力資本、教育期望與體育運動參與率則呈現(xiàn)出正相關(guān)性 ， 即身處文化氛圍濃厚、父母親受教育程度較高以及對子女未來受教育程度抱有更高期望的家庭 ， 青少年的體育運動參與意愿越強 。個體特征方面 ， 男生比女生的體育運動參與率低了9個百分點 ， 而身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）與青少年體育運動參與率呈正相關(guān) ， BMI每上升1個單位值 ， 將推動體育運動參與率上升0.3個百分點 。
2. 協(xié)變量的平衡性檢驗
基于對青少年體育運動參與率的Probit估計 ， 我們還需要檢驗協(xié)變量的平衡性 。協(xié)變量的平衡性檢驗關(guān)注的是具有相同傾向得分的青少年在參與體育運動鍛煉上是否呈現(xiàn)出隨機分配的過程 ， 即經(jīng)常參與和不經(jīng)常參與體育鍛煉的青少年應(yīng)該具有相似的個體特征 ， 從而保證平均處理效應(yīng)估計的準確性 。從圖2刻畫的核密度函數(shù)圖中 ， 我們發(fā)現(xiàn)在實現(xiàn)數(shù)據(jù)匹配后 ， 處理組與控制組變得相對擬合與聚攏 ， 重疊區(qū)域也稍微變得寬泛 ， 這就使我們相信通過數(shù)據(jù)匹配能夠消除青少年在可觀測特征上的組間差異 ， 從而為估計體育鍛煉的凈效應(yīng)提供了便利 。
對于數(shù)據(jù)匹配后的平衡性檢驗 ， 我們首先采用Rubin（2001）提供的辦法 ， 通過偽R2（Pseudo-R2）、均值偏差（Mean Bias）、B值以及R值等診斷性指標 ， 從整體上檢驗匹配樣本的平衡性 。從表6提供的檢驗結(jié)果上看 ， 數(shù)據(jù)匹配后的偽R2、偏差均值、B值和R值表現(xiàn)出下降的趨勢 ， 五種匹配策略下的B值小于25% ， R值則落入了[0.93 ， 1.32]的取值區(qū)間內(nèi) ， 表明數(shù)據(jù)匹配后滿足整體平衡性的要求 。
在樣本整體平衡性檢驗的基礎(chǔ)上 ， 我們進一步通過偏差削減的百分比來檢驗協(xié)變量的平衡性 。在具體操作方面 ， 我們剔除了青少年在小學(xué)階段是否上過健康教育課、對身材的感知、體育鍛煉時間等與認知能力發(fā)展關(guān)聯(lián)相對較弱的因素 ， 利用K近鄰匹配估計策略對協(xié)變量的平衡性進行檢驗 ， 表7匯報了協(xié)變量的檢驗結(jié)果 。其中 ， 表7第3、4列分別為處理組和控制組在匹配前后的樣本均值 ， 第5列報告了以百分比衡量和偏誤削減程度 ， 即經(jīng)常和不經(jīng)常參與體育鍛煉青少年的認知能力均值差與方差均值的平方根比 ， 第6、7列則匯報了偏差削減百分比的絕對值以及t值 。
從表7提供的平衡性檢驗中可知 ， 所有協(xié)變量的偏誤在數(shù)據(jù)平衡后均實現(xiàn)了不同程度的削減 。其中 ， 青少年對學(xué)業(yè)壓力的感知實現(xiàn)了最大幅度的偏誤削減 ， 降幅達到了98.2% ， 而青少年用于完成作業(yè)時間的偏誤削減幅度最小 ， 降幅為80.3% ?？偟膩砜?nbsp;， 經(jīng)過數(shù)據(jù)匹配后 ， 協(xié)變量的t值下降而p值增大 ， 并且不具有統(tǒng)計顯著性 ， 說明數(shù)據(jù)匹配消除了經(jīng)常和不經(jīng)常參與體育鍛煉的青少年在可觀測特征上的顯著差異 ， 體育鍛煉的個體差異便能夠被視為隨機分配的過程 ， 從而滿足條件獨立假設(shè) 。
3. 平均處理效應(yīng)估計
基于協(xié)變量的平衡性檢驗 ， 我們利用研究設(shè)計所提及的五種匹配策略估計經(jīng)常參加體育鍛煉影響青少年認知能力的凈效應(yīng) ， 即平均處理效應(yīng)（ATT） ， 五種匹配策略分別為K最近鄰匹配、K近鄰匹配、半徑匹配（卡尺匹配）、非參數(shù)的核匹配以及異方差穩(wěn)健標準誤的馬氏匹配（Abadie et al. ， 2006） 。技術(shù)處理方面 ， K最近鄰與K近鄰匹配分別采取了一對一（K=1）和一對四（K=4）的匹配策略 ， 半徑匹配（卡尺匹配）則選擇了距半徑“不太遠”的范圍（Radius=0.01） ， 非參數(shù)的核匹配則默認了0.06的核函數(shù)帶寬 ， 多種匹配策略一方面能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健估計 ， 另一方面則能得到參數(shù)估計的取值區(qū)間 ， 表8報告了上述五種匹配策略對平均處理效應(yīng)的估計結(jié)果 。

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