ASOK05439U Fixed effekt analyser i samfundsvidenskaberne

Årgang 2013/2014
Engelsk titel

Fixed effects models in social science

Uddannelse
KA Metodefag
Kursusindhold
Dette kursus motivere og introducere de studerende til “fixed effect” modellering af kvantitative data.  Fixed effekt modeller er et alternativ til random effekt modeller. Begge tilgange tilbyder estimatorer der tager hensyn til klynger i data, dvs observationer der tilhører samme subjekt, fx gentagende målinger af den samme person, elever i en klasse eller indbyggere i en kommune. Formålet med random effekt modeller er dog blot at sikre korrekte standardfejl. Fixed effect modeller har derudover til formål at fjerne uobserverbare forhold inden for subjektet. For personer der observeres over tid gælder dette tidsinvariante forhold, som fx medfødte evner, faste holdninger og vaner mv. For data der observeres i tværsnit, fx elever i en klasse gælder dette fx uobserverbare kompetencer hos læreren og uobserverbare kvaliteter ved den skole klassen er en del af.  Fordelene ved fixed effekt modeller er at mange spuriøse sammenhænge mellem observerbare forhold, som man ønsker at kende effekten af, og uobserverbare forlold fjernes. Derfor er fixed effekt estimater oftere tættere på de sande underliggende kausale forhold end random effekt estimatet er.
Målbeskrivelser
Dette kursus motiverer og introducerer de studerende til “fixed effect” modellering af kvantitative data.  Fixed effekt modeller er et alternativ til random effekt modeller. Begge tilgange tilbyder estimatorer der tager hensyn til klynger i data, dvs observationer der tilhører samme subjekt, fx gentagende målinger af den samme person, elever i en klasse eller indbyggere i en kommune. Formålet med random effekt modeller er dog blot at sikre korrekte standardfejl. Fixed effect modeller har derudover til formål at fjerne uobserverbare forhold inden for subjektet. For personer der observeres over tid gælder dette tidsinvariante forhold, som fx medfødte evner, faste holdninger og vaner mv. For data der observeres i tværsnit, fx elever i en klasse gælder dette fx uobserverbare kompetencer hos læreren og uobserverbare kvaliteter ved den skole klassen er en del af.  Fordelene ved fixed effekt modeller er at mange spuriøse sammenhænge mellem observerbare forhold, som man ønsker at kende effekten af, og uobserverbare forlold fjernes. Derfor er fixed effekt estimater oftere tættere på de sande underliggende kausale forhold end random effekt estimatet er.

Introduktion:

Allison, Fixed Effecs regression models, Sage (2009)

Ejernaes and Holm (2006) "Comparing fixed effect and covariance structure estimators", Sociological Methods and Research, vol 35(1), 61-83.


Fixed effect in tids-domænet:

Halaby, “Panel Models in Sociological research: Theory and Practice”, Annual Review of Sociology, 30:507–44.

Fixed effect i tværsnitsdomænet:

Schwerdt and Wuppermann “Is traditional teaching really all that bad? A within-student between-subject approach”, Economics of Education Review 30 (2011) 365–379.

Black, Devereux and Salvanes (2010) “Under Pressure? The Effect of Peers on Outcomes of Young Adults”, Unpublished WP.

McGue, Osler and Christensen (2010) “Causal inference and Observational Research: The utility of Twins, Perspectives on Psychological Science, 5: 546-556.

Holm and Trolle (2011) “What did you learn in school today? – Student achievement across time using siblings and twin data”, Unpublished WP.

Tid og tværsnitsdomænet:

Jæger (2011) Does Cultural Capital Really Affect Academic Achievement? New Evidence from Combined Sibling and Panel Data, Sociology of Education, 84: 281-298

Todd and Smith (2003) On the specification and estimation of the production function for cognitive achievement, Economic journal, 113, 3-33.

Fletcher (2010) “Spillover Effects of Inclusion of Classmates with Emotional Problems on Test Scores in Early Elementary School, Journal of Policy Analysis and Management, Vol. 29, No. 1, 69–83.

Hanushek, Kain, Markman and Rivkin (2003) Does Peer Ability Affect Student Achievement? Journal of Applied Econometrics, 18: 527–544 (2003)

Supplerende litteratur:

Lancaster (2000) “The incidental parameter problem since 1948”, Journal of Econometrics, 95, 391-413

Neuhaus and Kalbfleisch (1998) “Bettween- and Within-Cluster Covariate Effects in the Analysis of Clustered Data”, Biometrics, 54: 638-645.

Forelæsninger med øvelser.
Kurset fungerer også som liniefag for specialiseringsretningen: Metode
  • Kategori
  • Timer
  • Eksamen
  • 123,5
  • Forberedelse
  • 123,5
  • Forelæsninger
  • 28
  • I alt
  • 275,0
Point
10 ECTS
Prøveform
Skriftlig aflevering
Skriftlig opgave
Bedømmelse efter 7-trins-skalaen
Individuel eller gruppe
Omfang: Max 15 sider á 2400 tegn (inkl. mellemrum). Ved gruppebesvarelser tillægges 50 % á 2400 tegn pr. ekstra studerende.
Bemærk: Ved gruppebesvarelser skal den enkelte studerendes bidrag kunne konstateres.
Bedømmelsesform
7-trins skala
Censurform
Ingen ekstern censur
Flere interne bedømmere
Eksamensperiode
Aflevering af eksamensopgaver: Kl. 12.00 i sekretariatet (16.1.34) Afleveringsdatoer vil være tilgængelige på Absalon.
Kriterier for bedømmelse
Se målbeskrivelsen.