Over 1996–2005, the attrition rate

Over 1996–2005, the attrition rate was 12% (6% over 2000–05). Using a probit model for attrition over 1996–2005 we found a number of significant predictors, including age of head, share of children, landholding and some geographic variables.10 (Being an SWP village was not a significant predictor of attrition.) NBS survey teams were instructed to find replacement households as similar as possible to those that dropped out. We also tested how well this replacement worked, using a regression for the probability of being a replacement household estimated on the pooled sample of replacement and “drop-out” households (as discussed further in Chen et al., 2007). Among the same set of covariates for attrition, no regressor was a significant predictor for replacement and the regression has very low overall explanatory power. It appears that the sample with replacements can be considered representative of the population. We checked the robustness of our results to other potential data problems, including potential data coding errors, as discussed in the working paper version (Chen et al., 2007).

Results (Vietnamese) 1:

Trong năm 1996-2005, mức tiêu hao là 12% (6% so năm 2000 – 05). Bằng cách sử dụng một mô hình probit cho tiêu hao trong năm 1996-2005, chúng tôi tìm thấy một số dự đoán quan trọng, bao gồm cả tuổi của người đứng đầu, chia sẻ của trẻ em, landholding và một số variables.10 địa lý (là một ngôi làng SWP đã không một dự báo đáng kể tiêu hao.) NBS khảo sát đội được hướng dẫn để tìm các hộ gia đình thay thế là tương tự như càng tốt với những người đã bỏ ra. Chúng tôi cũng thử nghiệm như thế nào thay thế này đã làm việc, sử dụng một hồi quy cho xác suất của một sự thay thế gia đình ước tính trên các mẫu tòi của hộ gia đình thay thế và "thả ra" (như thảo luận thêm trong Chen et al., 2007). Trong số các thiết lập tương tự của covariates cho tiêu hao, regressor không có là một dự báo đáng kể để thay thế và các hồi quy có năng lượng tổng thể giải rất thấp. Nó xuất hiện rằng mẫu với thay thế có thể được coi là đại diện của dân số. Chúng tôi kiểm tra mạnh mẽ của các kết quả để vấn đề dữ liệu có tiềm năng khác bao gồm khả năng dữ liệu mã hóa lỗi, như được thảo luận ở phiên bản giấy làm việc (Chen và ctv., 2007).

Results (Vietnamese) 2:

Trong đoạn 1996-2005, tỷ lệ hao hụt là 12% (6% so với 2000-05). Sử dụng một mô hình probit để tiêu hao qua 1996-2005, chúng tôi thấy một số yếu tố dự báo quan trọng, bao gồm cả tuổi tác của người đứng đầu, chia sẻ của trẻ em, sở hữu đất đai và một số variables.10 địa lý (Là một ngôi làng SWP không phải là một yếu tố dự báo quan trọng của tiêu hao.) Khảo sát NBS đội đã được hướng dẫn để tìm các hộ gia đình thay thế như tương tự như thể những người đã bỏ. Chúng tôi cũng đã thử nghiệm như thế nào thay thế này đã làm việc, sử dụng hồi quy cho xác suất của một hộ gia đình thay thế ước tính trên mẫu gộp thay thế và các hộ gia đình "thả ra" (như thảo luận thêm trong Chen et al., 2007). Trong cùng một tập các biến số cho tiêu hao, không regressor là một yếu tố dự báo quan trọng cho việc thay thế và các hồi quy có khả năng giải thích tổng thể rất thấp. Nó xuất hiện rằng các mẫu với thay thế có thể được coi là đại diện của nhân dân. Chúng tôi đã kiểm tra sự vững mạnh của các kết quả của chúng tôi đến các vấn đề dữ liệu khác, bao gồm dữ liệu tiềm năng lỗi mã hóa, như đã thảo luận trong phiên bản giấy làm việc (Chen et al., 2007).