935 resultados para Explanatory Variables Effect
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We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.
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La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.
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Cet article étudie la sensibilité des estimations de certaines variables explicatives de la croissance économique dans des régressions en coupe transversale sur un ensemble de pays. Il applique un modèle modifié de l’analyse de sensibilité de Leamer (1983, 1985). Mes résultats confirment la conclusion de Levine and Renelt (1992), toutefois, je montre que plus de variables sont solidement corrélées à la croissance économique. Entre 1990-2010, je trouve que huit sur vingt cinq variables ont des coefficients significatifs et sont solidement corrélées à la croissance de long terme, notamment, les parts de l’investissement et des dépenses étatiques dans le PIB, la primauté du droit et une variable dichotomique pour les pays subsahariens. Je trouve aussi une preuve empirique solide de l'hypothèse de la convergence conditionnelle, ce qui est cohérent avec le modèle de croissance néoclassique.
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Le but de ce mémoire de maîtrise est de décrire les propriétés de la loi double Pareto-lognormale, de montrer comment on peut introduire des variables explicatives dans le modèle et de présenter son large potentiel d'applications dans le domaine de la science actuarielle et de la finance. Tout d'abord, nous donnons la définition de la loi double Pareto-lognormale et présentons certaines de ses propriétés basées sur les travaux de Reed et Jorgensen (2004). Les paramètres peuvent être estimés en utilisant la méthode des moments ou le maximum de vraisemblance. Ensuite, nous ajoutons une variable explicative à notre modèle. La procédure d'estimation des paramètres de ce mo-\\dèle est également discutée. Troisièmement, des applications numériques de notre modèle sont illustrées et quelques tests statistiques utiles sont effectués.
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La régression logistique est un modèle de régression linéaire généralisée (GLM) utilisé pour des variables à expliquer binaires. Le modèle cherche à estimer la probabilité de succès de cette variable par la linéarisation de variables explicatives. Lorsque l’objectif est d’estimer le plus précisément l’impact de différents incitatifs d’une campagne marketing (coefficients de la régression logistique), l’identification de la méthode d’estimation la plus précise est recherchée. Nous comparons, avec la méthode MCMC d’échantillonnage par tranche, différentes densités a priori spécifiées selon différents types de densités, paramètres de centralité et paramètres d’échelle. Ces comparaisons sont appliquées sur des échantillons de différentes tailles et générées par différentes probabilités de succès. L’estimateur du maximum de vraisemblance, la méthode de Gelman et celle de Genkin viennent compléter le comparatif. Nos résultats démontrent que trois méthodes d’estimations obtiennent des estimations qui sont globalement plus précises pour les coefficients de la régression logistique : la méthode MCMC d’échantillonnage par tranche avec une densité a priori normale centrée en 0 de variance 3,125, la méthode MCMC d’échantillonnage par tranche avec une densité Student à 3 degrés de liberté aussi centrée en 0 de variance 3,125 ainsi que la méthode de Gelman avec une densité Cauchy centrée en 0 de paramètre d’échelle 2,5.
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At the Institute of Structural Engineering of the Faculty of Civil Engineering, Kassel University, series tests of slab-column connection were carried out, subjected to concentrated punching load. The effects of steel fiber content, concrete compressive strength, tension reinforcement ratio, size effect, and yield stress of tension reinforcement were studied by testing a total of six UHPC slabs and one normal strength concrete slab. Based on experimental results; all the tested slabs failed in punching shear as a type of failure, except the UHPC slab without steel fiber which failed due to splitting of concrete cover. The post ultimate load-deformation behavior of UHPC slabs subjected to punching load shows harmonic behavior of three stages; first, drop of load-deflection curve after reaching maximum load, second, resistance of both steel fibers and tension reinforcement, and third, pure tension reinforcement resistance. The first shear crack of UHPC slabs starts to open at a load higher than that of normal strength concrete slabs. Typically, the diameter of the punching cone for UHPC slabs on the tension surface is larger than that of NSC slabs and the location of critical shear crack is far away from the face of the column. The angle of punching cone for NSC slabs is larger than that of UHPC slabs. For UHPC slabs, the critical perimeter is proposed and located at 2.5d from the face of the column. The final shape of the punching cone is completed after the tension reinforcement starts to yield and the column stub starts to penetrate through the slab. A numerical model using Finite Element Analysis (FEA) for UHPC slabs is presented. Also some variables effect on punching shear is demonstrated by a parametric study. A design equation for UHPC slabs under punching load is presented and shown to be applicable for a wide range of parametric variations; in the ranges between 40 mm to 300 mm in slab thickness, 0.1 % to 2.9 % in tension reinforcement ratio, 150 MPa to 250 MPa in compressive strength of concrete and 0.1 % to 2 % steel fiber content. The proposed design equation of UHPC slabs is modified to include HSC and NSC slabs without steel fiber, and it is checked with the test results from earlier researches.
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The paper analyses the regional flows of domestic tourism that took place in Spain in year 2000, contributing to the state of knowledge on tourism required by authorities and private firms when faced with decision making, for example, for regional infrastructure planning. Although tourism is one of the main income-generating economic activities in Spain, domestic tourism has received little attention in the literature compared to inbound tourism. The paper uses among others, gravitational model tools and concentration indices, to analyse regional concentration of both domestic demand and supply; tourism flows among regions, and the causes that may explain the observed flows and attractiveness between regions. Among the most remarkable results are the high regional concentration of demand and supply, and the role of population and regional income as explanatory variables. Also remarkable are the attractiveness of own region and neighbour ones, and that domestic tourism may be acting as a regional income redistributing activity
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Sediment composition is mainly controlled by the nature of the source rock(s), and chemical (weathering) and physical processes (mechanical crushing, abrasion, hydrodynamic sorting) during alteration and transport. Although the factors controlling these processes are conceptually well understood, detailed quantification of compositional changes induced by a single process are rare, as are examples where the effects of several processes can be distinguished. The present study was designed to characterize the role of mechanical crushing and sorting in the absence of chemical weathering. Twenty sediment samples were taken from Alpine glaciers that erode almost pure granitoid lithologies. For each sample, 11 grain-size fractions from granules to clay (ø grades <-1 to >9) were separated, and each fraction was analysed for its chemical composition. The presence of clear steps in the box-plots of all parts (in adequate ilr and clr scales) against ø is assumed to be explained by typical crystal size ranges for the relevant mineral phases. These scatter plots and the biplot suggest a splitting of the full grain size range into three groups: coarser than ø=4 (comparatively rich in SiO2, Na2O, K2O, Al2O3, and dominated by “felsic” minerals like quartz and feldspar), finer than ø=8 (comparatively rich in TiO2, MnO, MgO, Fe2O3, mostly related to “mafic” sheet silicates like biotite and chlorite), and intermediate grains sizes (4≤ø <8; comparatively rich in P2O5 and CaO, related to apatite, some feldspar). To further test the absence of chemical weathering, the observed compositions were regressed against three explanatory variables: a trend on grain size in ø scale, a step function for ø≥4, and another for ø≥8. The original hypothesis was that the trend could be identified with weathering effects, whereas each step function would highlight those minerals with biggest characteristic size at its lower end. Results suggest that this assumption is reasonable for the step function, but that besides weathering some other factors (different mechanical behavior of minerals) have also an important contribution to the trend. Key words: sediment, geochemistry, grain size, regression, step function
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Optimum experimental designs depend on the design criterion, the model and the design region. The talk will consider the design of experiments for regression models in which there is a single response with the explanatory variables lying in a simplex. One example is experiments on various compositions of glass such as those considered by Martin, Bursnall, and Stillman (2001). Because of the highly symmetric nature of the simplex, the class of models that are of interest, typically Scheff´e polynomials (Scheff´e 1958) are rather different from those of standard regression analysis. The optimum designs are also rather different, inheriting a high degree of symmetry from the models. In the talk I will hope to discuss a variety of modes for such experiments. Then I will discuss constrained mixture experiments, when not all the simplex is available for experimentation. Other important aspects include mixture experiments with extra non-mixture factors and the blocking of mixture experiments. Much of the material is in Chapter 16 of Atkinson, Donev, and Tobias (2007). If time and my research allows, I would hope to finish with a few comments on design when the responses, rather than the explanatory variables, lie in a simplex. References Atkinson, A. C., A. N. Donev, and R. D. Tobias (2007). Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford: Oxford University Press. Martin, R. J., M. C. Bursnall, and E. C. Stillman (2001). Further results on optimal and efficient designs for constrained mixture experiments. In A. C. Atkinson, B. Bogacka, and A. Zhigljavsky (Eds.), Optimal Design 2000, pp. 225–239. Dordrecht: Kluwer. Scheff´e, H. (1958). Experiments with mixtures. Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B 20, 344–360. 1
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El turismo es un sector de gran dinamismo en países en desarrollo, casos como México o Perú son modelos latinoamericanos que se han destacado por el desarrollo del sector turístico y en años recientes Colombia ha presentado cifras importantes respecto a los demás países de la región. Aquí se pueden practicar cuatro líneas de turismo potenciales según el Plan Sectorial de Turismo Nacional 2008 2011 Un Destino de Clase Mundial como son el Turismo Ecológico, Cultural, de Salud y de Convenciones y Eventos. El objetivo de este documento es hallar los principales factores que influyeron en la llegada mensual de viajeros extranjeros a Colombia en el periodo 2004 2007 a través de la estimación de modelos de panel de datos, mediante la utilización tanto de variables microeconómicas como macroeconómicas así como otras variables culturales y geográficas. Como resultado se puede resaltar que factores como el número de llegadas del periodo inmediatamente anterior y el índice de intercambio comercial influyen de manera positiva, mientras el índice de secuestros, reduce de forma significativa el número de llegadas de viajeros extranjeros a Colombia.
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Latin America is well known as an inequitable region. As it is recognized, inequality and corruption perception weaken the way that political institutions works and the democratic system. Focusing on Latin American and Caribbean countries, this paper analyzes what are the elements shaping tax morale. In particular, how the context influences ethical grounds decisions such as the predisposition to pay taxes is analyzed, using the survey carried out in 2005 by Latinobarometro. The objective is to analyze how country performance determines tax morale. To do so, four probitmodels are estimated using Gini index, Transparency International Corruption Perception Index and Gross Domestic Product per capita (GDPpc) as explanatory variables. As expected we found that some socio-demographic variables play a relevant role. Interestingly, we also found that, in this attitude, LAC countries do not register a gender bias. However, those are not our main contributions to the literature on the field. The most important results are linked to: 1) the levelmatters, GDPpc increases the probability of people having tax morale, 2) moreover, income distributionalso influence on tax morale but in opposite direction and 3) corruption perception also reduces tax morale. Those results show that the quality of institutions matters and therefore, the way that democracy works play a relevant role.
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Early detection of breast cancer (BC) with mammography may cause overdiagnosis and overtreatment, detecting tumors which would remain undiagnosed during a lifetime. The aims of this study were: first, to model invasive BC incidence trends in Catalonia (Spain) taking into account reproductive and screening data; and second, to quantify the extent of BC overdiagnosis. We modeled the incidence of invasive BC using a Poisson regression model. Explanatory variables were: age at diagnosis and cohort characteristics (completed fertility rate, percentage of women that use mammography at age 50, and year of birth). This model also was used to estimate the background incidence in the absence of screening. We used a probabilistic model to estimate the expected BC incidence if women in the population used mammography as reported in health surveys. The difference between the observed and expected cumulative incidences provided an estimate of overdiagnosis.Incidence of invasive BC increased, especially in cohorts born from 1940 to 1955. The biggest increase was observed in these cohorts between the ages of 50 to 65 years, where the final BC incidence rates more than doubled the initial ones. Dissemination of mammography was significantly associated with BC incidence and overdiagnosis. Our estimates of overdiagnosis ranged from 0.4% to 46.6%, for women born around 1935 and 1950, respectively.Our results support the existence of overdiagnosis in Catalonia attributed to mammography usage, and the limited malignant potential of some tumors may play an important role. Women should be better informed about this risk. Research should be oriented towards personalized screening and risk assessment tools
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Aquesta tesi forma part d'un projecte destinat a predir el rendiment acadèmic dels estudiants de doctorat portat a terme per l'INSOC (International Network on Social Capital and Performance). El grup de recerca INSOC està format per les universitats de Girona (Espanya), Ljubljana (Eslovènia), Giessen (Alemanya) i Ghent (Bèlgica). El primer objectiu d'aquesta tesi és desenvolupar anàlisis quantitatius comparatius sobre el rendiment acadèmic dels estudiants de doctorat entre Espanya, Eslovènia i Alemanya a partir dels resultats individuals del rendiment acadèmic obtinguts de cada una de les universitats. La naturalesa internacional del grup de recerca implica la recerca comparativa. Vam utilitzar variables personal, actitudinals i de xarxa per predir el rendiment. El segon objectiu d'aquesta tesi és entendre de manera qualitativa perquè les variables de xarxa no ajuden quantitativament a predir el rendiment a la universitat de Girona (Espanya). En el capítol 1, definim conceptes relacionats amb el rendiment i donam un llistat de cada una de les variables independents (variables de xarxa, personals i actitudinals), resumint la lliteratura. Finalment, explicam com s'organitzen els estudis de doctorat a cada un dels diferents països. A partir d'aquestes definicions teòriques, en els pròxims capítols, primer presentarem els qüestionaris utilitzats a Espanya, Eslovènia i Alemanya per mesurar aquests diferents tipus de variables. Després, compararem les variables que són relevants per predir el rendiment dels estudiants de doctorat a cada país. Després d'això, fixarem diferents models de regressió per predir el rendiment entre països. En tots aquests models les variables de xarxa fallen a predir el rendiment a la Universitat de Girona. Finalment, utilitzem estudis qualitatius per entendre aquests resultats inesperats. En el capítol 2, expliquem com hem dissenyat i conduït els qüestionaris en els diferents països amb l'objectiu d'explicar el rendiment dels estudiants de doctorat obtinguts a Espanya, Eslovènia i Alemanya. En el capítol 3, cream indicadors comparables però apareixen problemes de comparabilitat en preguntes particulars a Espanya, Eslovènia i Alemanya. En aquest capítol expliquem com utilitzem les variables dels tres països per crear indicadors comparables. Aquest pas és molt important perquè el principal objectiu del grup de recerca INSOC és comparar el rendiment dels estudiants de doctorat entre els diferents països. En el capítol 4 comparem models de regressió obtinguts de predir el rendiment dels estudiants de doctorat a les universitats de Girona (Espanya) i Eslovènia. Les variables són característiques dels grups de recerca dels estudiants de doctorat enteses com una xarxa social egocèntrica, característiques personals i actitudinals dels estudiants de doctorat i algunes carecterístiques dels directors. Vam trobar que les variables de xarxa egocèntriques no predien el rendiment a la Universitat de Girona. En el capítol 5, comparem dades eslovenes, espanyoles i alemnayes, seguint la metodologia del capítol 4. Concluïm que el cas alemany és molt diferent. El poder predictiu de les variables de xarxa no millora. En el capítol 6 el grup de recerca dels estudiants de doctorat és entès com una xarxa duocèntrica (Coromina et al., 2008), amb l'objectiu d'obtendre informació de la relació mútua entre els estudiants i els seus directors i els contactes d'ambdós amb els altres de la xarxa. La inclusió de la xarxa duocèntrica no millora el poder predictiu del model de regressió utilitzant les variales egocèntriques de xarxa. El capítol 7 pretèn entendre perquè les variables de xarxa no predeixen el rendiment a la Universitat de Girona. Utilitzem el mètode mixte, esperant que l'estudi qualitatiu pugui cobrir les raons de perquè la qualitat de la xarxa falla en la qualitat del treball dels estudiants. Per recollir dades per l'estudi qualitatiu utilitzem entrevistes en profunditat.
Phosphorus dynamics and export in streams draining micro-catchments: Development of empirical models
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Annual total phosphorus (TP) export data from 108 European micro-catchments were analyzed against descriptive catchment data on climate (runoff), soil types, catchment size, and land use. The best possible empirical model developed included runoff, proportion of agricultural land and catchment size as explanatory variables but with a low explanation of the variance in the dataset (R-2 = 0.37). Improved country specific empirical models could be developed in some cases. The best example was from Norway where an analysis of TP-export data from 12 predominantly agricultural micro-catchments revealed a relationship explaining 96% of the variance in TP-export. The explanatory variables were in this case soil-P status (P-AL), proportion of organic soil, and the export of suspended sediment. Another example is from Denmark where an empirical model was established for the basic annual average TP-export from 24 catchments with percentage sandy soils, percentage organic soils, runoff, and application of phosphorus in fertilizer and animal manure as explanatory variables (R-2 = 0.97).
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We developed three different knowledge-dissemination methods for educating Tanzanian smallholder farmers about mastitis in their dairy cattle. The effectiveness of these methods (and their combinations) was evaluated and quantified using a randomised controlled trial and multilevel statistical modelling. To our knowledge, this is the first study that has used such techniques to evaluate the effectiveness of different knowledge-dissemination interventions for adult learning in developing countries. Five different combinations of knowledge-dissemination method were compared: 'diagrammatic handout' ('HO'), 'village meeting' ('VM'), 'village meeting and video' ('VM + V), 'village meeting and diagrammatic handout' ('VM + HO') and 'village meeting, video and diagrammatic handout' ('VM + V + HO'). Smallholder dairy farmers were exposed to only one of these interventions, and the effectiveness of each was compared to a control ('C') group, who received no intervention. The mastitis knowledge of each farmer (n = 256) was evaluated by questionnaire both pre- and post-dissemination. Generalised linear mixed models were used to evaluate the effectiveness of the different interventions. The outcome variable considered was the probability of volunteering correct responses to mastitis questions post-dissemination, with 'village' and 'farmer' considered as random effects in the model. Results showed that all five interventions, 'HO' (odds ratio (OR) = 3.50, 95% confidence intervals (CI) = 3.10, 3.96), 'VM + V + HO' (OR = 3.34, 95% CI = 2.94, 3.78), 'VM + HO, (OR=3.28, 95% CI=2.90, 3.71), WM+V (OR=3.22, 95% CI=2.84, 3.64) and 'VM' (OR = 2.61, 95% CI = 2.31, 2.95), were significantly (p < 0.0001) more effective at disseminating mastitis knowledge than no intervention. In addition, the 'VM' method was less effective at disseminating mastitis knowledge than other interventions. Combinations of methods showed no advantage over the diagrammatic handout alone. Other explanatory variables with significant positive associations on mastitis knowledge included education to secondary school level or higher, and having previously learned about mastitis by reading pamphlets or attendance at an animal-health course. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.