To compare between fixed effects an

To compare between fixed effects and random effects estimation, we use the Hausman test, which was introduced by Hausman (1978). Making a decision between fixed effects and random effects by the Hausman test is commonly used in most panel data studies. The null hypothesis of the Hausman test is the conditional mean of the error term given the independent variables is zero. Hence, if the Hausman test rejects this null hypothesis, we will use the fixed effect method. On the other hand, if the Hausman test cannot reject this null hypothesis, we will use random effects instead.

Results (Thai) 1:

การเปรียบเทียบระหว่างผลที่ถาวรและการประเมินผลกระทบแบบสุ่ม เราใช้ทดสอบ Hausman ซึ่งถูกนำมาใช้ โดย Hausman (1978) โดยทั่วไปใช้การตัดสินใจระหว่างผลถาวรและผลกระทบแบบสุ่ม โดยการทดสอบ Hausman ในส่วนใหญ่ศึกษาข้อมูลแผง ทฤษฏีของการทดสอบ Hausman null เป็นค่าเฉลี่ยแบบมีเงื่อนไขของเงื่อนไขข้อผิดพลาดกำหนดตัวแปรอิสระเป็นศูนย์ ดังนั้น ถ้าทดสอบ Hausman ปฏิเสธสมมติฐานว่างนี้ เราจะใช้วิธีผลถาวร ในทางกลับกัน ถ้าทดสอบ Hausman ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างนี้ เราจะใช้ผลสุ่มแทน

Results (Thai) 2:

เปรียบเทียบระหว่างผลกระทบที่ได้รับการแก้ไขและการประมาณผลกระทบที่สุ่มเราจะใช้การทดสอบ Hausman ซึ่งเป็นที่รู้จักโดย Hausman (1978) การตัดสินใจระหว่างการแก้ไขผลกระทบและผลกระทบแบบสุ่มโดยการทดสอบ Hausman เป็นที่นิยมใช้มากที่สุดในการศึกษาข้อมูลที่แผง สมมติฐานของการทดสอบ Hausman เป็นค่าเฉลี่ยของระยะเวลาตามเงื่อนไขข้อผิดพลาดที่กำหนดตัวแปรอิสระเป็นศูนย์ ดังนั้นหากการทดสอบ Hausman ปฏิเสธสมมติฐานนี้เราจะใช้วิธีการผลคงที่ ในทางกลับกันหากการทดสอบ Hausman ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานนี้เราจะใช้ผลกระทบสุ่มแทน

Results (Thai) 3:

การเปรียบเทียบระหว่างการแก้ไขผลกระทบและสุ่มผลประมาณที่เราใช้ทดสอบ เ แมน ซึ่งนำโดย เ แมน ( 1978 ) การตัดสินใจระหว่างการแก้ไขผลกระทบและผลจากแบบทดสอบ เ แมนมักใช้ในส่วนแผงข้อมูลการศึกษา สมมติฐานโมฆะของการทดสอบ เ แมนคือเงื่อนไขหมายถึงเงื่อนไขข้อผิดพลาดให้ ตัวแปรอิสระ คือ ศูนย์ ดังนั้นถ้าจะทดสอบ เ แมนปฏิเสธสมมติฐานว่างนี้ เราจะใช้ถาวรผลวิธีการ ในทางกลับกัน ถ้าไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่าง เ แมน การทดสอบนี้ เราจะใช้ผลสุ่มแทน