公共工程施工品質事後審計成效之探討


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文章archdj » 2009 9月 08 (週二) 10:59 am



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公共工程施工品質事後審計成效之探討
--以審計機關查核機制為例
國立中央大學土木工程研究所
碩士論文
研 究 生:廖昶然
指導教授:林 志 棟
http://thesis.lib.ncu.edu.tw/ETD-db/ETD ... 302013.pdf

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archdj
 
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文章Pedro Hsieh » 2009 9月 08 (週二) 8:06 pm

樣本數夠多,但是沒有使用統計軟體作交叉分析真是可惜。 :)
qui seminant in lacrimis in exultatione metent
那含淚播種的人,必含笑獲享收成;
Pedro Hsieh
 
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文章archdj » 2009 9月 09 (週三) 12:26 pm

Pedro Hsieh大大
小弟看過幾本報告書只要是題目*****之成效之探討 就沒作交叉分析?
曾經也問過老大(boss) 答案是不用作,我也想知道為什麼不用作?

:oops: 好像偏離主題 請板管從上上層切至另一主題
archdj
 
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文章Pedro Hsieh » 2009 9月 10 (週四) 12:42 pm

archdj 寫:小弟看過幾本報告書只要是題目*****之成效之探討 就沒作交叉分析?
曾經也問過老大(boss) 答案是不用作,我也想知道為什麼不用作?

可是我讀的journal全都有做,而且還有模型出來耶。 :shock:
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Pedro Hsieh
 
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文章Pedro Hsieh » 2009 10月 04 (週日) 10:16 am

這裡有一篇類似的文章,可以作為參考:研究資料的整理
這篇文章的研究方法對碩士論文而言,是不是就是稱為Case study?
該篇文章的重點摘錄:
自變數遺漏資料的填補有很多種方法,有很複雜的,也有很簡單的。最簡單的是填入該變數的樣本平均值,複雜的可以在現有資料中,找出該自變數與其他相關自變數的關係,透過迴歸去預測遺漏值的自變數,再將預測值填入遺漏資料中。

我用的方式還算單純,因為我有七年的資料,而且總樣本中大部分的醫院都有一年以上的資料(也就是有一筆以上,比如A醫院從1997到2003每年都有共七筆,B醫院則有1998、2000、與2003年共三筆資料),大部分的自變數對每一間醫院來說,每年之間的數值差異應該不會太大。如果某個變數中,某家醫院某一年有遺漏值,我先用該醫院在該變數中其他年份的平均值去填補,這樣便又降低不小遺漏率,但還是有遺漏值。最後針對這些遺漏值,我就用樣本平均值填補,並用一個虛擬變數去註明該樣本在某個變數中有接受資料填補。這個虛擬變數在之後的迴歸分析中有兩種作用,一個是檢測該變數的資料填補是否會導致樣本選擇偏差,另一個作用是在迴歸分析中當作控制變數,以校正因資料填補所帶來的樣本選擇偏差。

解決了自變數的遺漏問題,再來是應變數的遺漏值,這部分要比自變數的遺漏值更棘手。因為前面提到的自變數遺漏值填補方法不一定適用在應變數上面。我的應變數是每一間醫院在某一年有沒有開辦居家照護服務,是一個二元變數,遺漏比例相當高,大概佔總樣本的14%。此時不管是醫院的平均值或樣本平均值都派不上用場,更不能用迴歸預測的方式去填補遺漏值。

計量經濟學稱此情況為「被遮掉的資料」(censored data)[1],因為所有樣本的資料都有,只是一部份樣本的應變數資料無法被呈現出來,這是受限應變數的(limited dependent variable)情況之一。就我所知,這時通常是使用Heckman selection model來處理,由於我的應變數是二元變數,所以要用Heckman Probit model。這部分的分析處理有時相當繁複,甚至現有的統計套裝軟體沒有現成的功能可以運用,必須自己寫程式去跑分析。
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Pedro Hsieh
 
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文章archdj » 2009 10月 06 (週二) 2:35 pm

Pedro Hsieh大大:
感謝您! 您真的是一位認真好學的建築人
小弟該跟你多學習才是~
而不是老大(boss) 說不用就等於"答案" 沒在做任何思考
:oops: 我真的以為題目是*******實施之成效 就不用做作交叉分析
只要載明實際狀況及提出課題及建議就ok了!
archdj
 
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