데이터 및 방법

데이터 및 방법 우리는 코호트 분석을 통해 이주 전 경험의 상대적 중요성을 구현하고 평가합니다. 이전 학자들은 코호트 프레임워크를 사용하여 이민자 적응을 분석했습니다. 예를 들어, Borjas( 1985 )는 이민자의 인적 자본이 소득에 미치는 영향을 추정하기 위해 코호트 접근 방식을 배치했으며 Myers와 Lee( 1996 ; 1998 ), Myers와 Cranford( 1998 )는 노화와 미국 거주 기간이 이민자의 주택 취득과 직업 이동성에 미치는 영향을 모델링했습니다. 그러나 지금까지 어떤 학자도 역사적으로 근거한 이주 전 경험과 그것이 장기적으로 국경을 넘나드는 영향을 포착하기 위해 서로 다른 이민 코호트를 개념화한 적이 없습니다.각주5 분석 문제 코호트 접근법으로 이민자 적응을 조사할 때 두 가지 방법론적 문제가 발생한다.첫째는 변수 식별 문제이다.연령-기간-코호트 식별 문제(Hobcraft, Menken 및 Preston, 1982 )와 유사하게, 다양한 이민 코호트를 분석하면 기간-기간-코호트 식별 딜레마(Myers 및 Lee 1996 : 54)라고 알려진 문제가 발생한다.기간(수용국에서 보낸 연수),기간(자료 관찰 연도),코호트(이민 연도)는 서로에 대한 선형 함수이므로 회귀 모델에 세 변수를 모두 포함하면 완벽한 공선성이 발생한다.그러나 이론적으로는 세 변수를 모두 구별하여 모델에 예측 변수로 포함하는 것이 바람직할 수 있다.두 번째 문제는 기간과 이민 코호트의 혼동이다(Myers 및 Lee, 1996 ).연구자들은 일반적으로 이민 코호트를 사용하여 수용국에서 거주하는 기간이 다양하기 때문에 발생하는 효과를 나타냈다(Chiswick, 1978 ). 그러나 이는 문제가 있습니다. 다른 해에 도착한 이민자에 대한 반응 변수의 변화는 거주 기간의 차이, 코호트 간 관찰된 특성과 관찰되지 않은 특성의 차이 또는 둘 다 때문일 수 있기 때문입니다. 이 문제는 역사적 코호트가 이민 연도에 따라 정의되기 때문에 분석에 영향을 미칩니다. 강남가라오케 갤럭시S25사전예약 강남레깅스룸 강남달토 갤럭시S25사전예약 성인용품 성인용품 지피방 소액결제 현금화 레드라인 먹튀 천안다국적노래방 백링크 구글백링크 구글상위 작업 구글상위노출 구글상위노출 구글상위 작업 구글상위노출 스포츠중계제작 스포츠중계 솔루션 먹튀사이트 제작