Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Využití víceúrovňových modelů při analýze kontextuálních efektů míry ekonomické aktivity na podporu přerozdělování v komparativních longitudinálních datech

Tytuł:
Využití víceúrovňových modelů při analýze kontextuálních efektů míry ekonomické aktivity na podporu přerozdělování v komparativních longitudinálních datech
The use of multilevel models in analysing contextual effects of labour force participation rate on redistribution support with comparative longitudinal survey data
Autorzy:
Ivan Petrúšek
Tematy:
multilevel models
contextual effects
redistribution support
random effects
centring variables
comparative longitudinal data
Język:
czeski
Dostawca treści:
CEJSH
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This article studies the links between a country’s labour force participation rate and attitudes towards income redistribution. The article also demonstrates how to specify a multilevel model when analysing contextual effects and it presents several types of random effects structures and options for centering explanatory variables in comparative longitudinal survey data. The contextual effect is decomposed into longitudinal and cross-sectional components for time-varying contextual variables, such as the labour force participation rate. The analysis of redistribution support based on ESS data from 27 countries and nine rounds shows how fundamentally the mentioned properties can influence substantive conclusions. The analyses presented in this article do not provide any evidence for a link between redistribution support and the labour force participation rate. However, the hypothetical configurations of multilevel models presented here cover all possible substantive effects of the labour force participation rate. Contextual effects analysis may thus lead to highly unreliable results when a multilevel model fails to control for the compositional effects of individual-level predictors, when it does not specify random effects at the level to which a substantial variation of the outcome variable may be attributed, and when it does not distinguish between the longitudinal and cross-sectional effects of time-varying variables.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies