Analisis Statistik

Ringkasan statistik dihitung dengan menggunakan bobot sampel untuk mengoreksi probabilitas diferensial

seleksi dan tidak responsif agar sesuai usia, jenis kelamin, ras, dan komposisi pendidikan dari populasi Amerika

Serikat. Uji chi kuadrat yang digunakan pada perbedaan disesuaikan perilaku kesehatan antara responden

dengan dan tanpa dokter biasa. Regresi logistik digunakan untuk memperkirakan probabilitas setiap hasil. Odds

rasio dan interval kepercayaan 99% terkait dengan memiliki seorang dokter yang biasa dikunjungi. Regresi tidak

menggunakan bobot sampel karena jika ditentukan dengan benar, semua faktor yang relevan biasing asosiasi

individual antara hasil dan regressors harus dipertanggungjawabkan. (Spesifikasi mengendalikan berat sampel

menunjukkan bahwa umumnya tidak signifikan dan tidak mengubah efek untuk yang memiliki dokter biasa.)

Regresi kembali diperkirakan menggunakan metode dua variabel instrumental (2SIV). Korelasi antara

keberadaan seorang dokter yang biasa dan istilah sisa dalam persamaan hasil dapat dilemahkan oleh USI dengan

nilai prediksi. Setelah pendekatan Dubin dan McFadden untuk analisis 2SIV ketika regressor endogen adalah

diskrit, regresi logit digunakan untuk membangun probabilitas diprediksi memiliki seorang dokter yang biasa;

ini prediksi nonlinear kemudian digunakan sebagai ment instrumen tambahan dalam regresi linier kemungkinan

memiliki dokter biasa. Probabilitas linear diprediksi menggantikan nilai sebenarnya dari regressor endogen

dalam persamaan hasil dan kesalahan standar disesuaikan untuk penggunaan value diprediksi.

IV dapat dianggap sebagai prosedur randomisasi diterapkan pada data noneksperimental. Prosedur bergantung

pada keberadaan variabel, yang dikenal sebagai "mengidentifikasi instrumen" yang secara efektif "random"

pasien untuk pengobatan dan kelompok kontrol. Di sini, instrumen potensial harus langsung mempengaruhi

apakah responden memiliki seorang dokter yang biasa, tetapi hanya secara tidak langsung mempengaruhi

perilaku kesehatan, melalui dokter biasa. Berdasarkan asumsi-asumsi tertentu, pengamatan bahwa responden

yang tinggal di tempat yang sama untuk waktu yang lama memiliki perilaku kesehatan yang lebih baik

memberikan bukti bahwa memiliki dokter yang biasa meningkatkan perilaku kesehatan.

Asumsinya adalah sebagai berikut: (1) nol efek kausal rata (responden yang tinggal di daerah yang sama untuk

lagi lebih mungkin untuk membangun hubungan dengan profesional kesehatan); (2) monoton (responden yang

akan memiliki dokter yang biasa jika mereka tinggal di daerah untuk waktu yang singkat juga akan memiliki

satu jika mereka tinggal di sana lama); (3) pembatasan pengecualian (panjang tinggal tidak menjelaskan

perilaku kesehatan setelah mengendalikan p biasa hysician dan kovariat lain); (4) nilai pengobatan satuan stabil

asumsi (perilaku kesehatan satu responden tidak terpengaruh oleh apakah responden lainnya memiliki seorang

dokter yang biasa dan hanya ada perbedaan kecil dalam efektivitas antara biasa ysicians ph); dan (5) tugas acak

(mengetahui apa perilaku kesehatan masing-masing responden akan untuk setiap panjang tinggal menghasilkan

informasi tentang panjang sebenarnya responden tinggal).

Asumsi pertama adalah diuji; uji chi squre lamanya tinggal di regresi dokter biasanya menghasilkan nilai P dari

0,0001. Asumsi kedua tampaknya masuk akal. Contoh dapat dibangun di mana asumsi lain gagal, terutama # 4.

Meskipun demikian, estimasi IV harus lebih consiste nt dari estimasi -equation tunggal, terutama mengingat

hubungan yang kuat antara instrumen dan regressor endogen sehingga diperkirakan IV berguna untuk keperluan

analisis sensitivitas.

Hasil

Karakteristik Penduduk

Tabel 1 menjelaskan statistik deskriptif untuk variabel penjelas. Hampir tiga -quarters sampel memiliki dokter

biasa. Rata-rata, responden diberi kesehatan fisik mereka sebagai 3,39 pada skala 1 sampai 5. Menanggapi

diminta berapa banyak pemikiran dan usaha mereka dimasukkan ke dalam kesehatan mereka hari ini, responden

melaporkan rata-rata 7.26 pada 0-10 skala. Setelah pembobotan, sampel tampak cukup mewakili populasi AS

kecuali bahwa responden yang cukup kaya: responden memiliki pendapatan rata-rata dan (per orang dewasa)

aset $ 28.110 dan $ 41.667.

Variabel SDMemiliki dokter langganan 70%Perempuan 54%Ras- Kulit putih 79%- Kulit hitam 12%- Lainnya (non-putih) 9%- Hispanik 4%Kelompok umur- 25-34 27%- 35-44 30%- 45-54 20%- 55-64 13%- 65-74 11%Daerah urban 71%Pendidikan- Di bawah SMP 15%- SMP atau setara 64%- Sarjana atau lebih tinggi 21%Status Pernikahan- Menikah 76%- Berpisah atau cerai 12%- Janda 4%- Tidak pernah menikah 8%Jumlah Anak 2.40 (1.92)Kesadaran diri menilai kesehatan fisik 3.39 (0.99)(1, buruk; 5, baik)Pemikiran diri sendiri mengenai kesehatan 7.26 (2.06)dan berusaha untuk sehat(10, sangat; 0, tidak ada sama sekali)