Analyzing Group Inequality: The Problem of Unobserved Outcomes

本文呼籲學界注意長久存在於群體不平等研究中的一個困境：群體不平等的研究問題往往需要做不同模型間參數的比較。然而，當研究的依變項不能直接測量，能觀察到的是二元的指標，此時模型間的參數是不能直接比較的。原因是，傳統二元迴歸模型的參數是不能識別的(under-identified) ，能估計的是參數的相對值，而非絕對值。針對前述問題，本文的重點有五：(1) 指出傳統上用以解決識別不定性問題的方法，實導致了模型間量度的任意變換；(2) 指出一般統計軟體所提供的二元迴歸估計值，呈現有系統偏差；(3) 提出簡化的程序以執行 Winship-Mare所提出的解決方法；(4) 當分析群體不平等的來源峙， 無論依變項是可觀察與否，只要依變項是連續變項，詮釋標準迴歸模型和二元迴歸模型參數的邏輯應該都是一樣的；和 (5) 利用1998美國General Social Survey和1993台灣社會變遷的資料，以職業取得(是否聲望高的職業)和學校分流(高中和高職)相關研究的數據做為例子，具體呈現當實質的研究課題的確需要做模型間的結構參數的比較時，如果忽略了識別不定性問題，對研究結果所造成的嚴重偏誤。