特定の職業内の所得の増加率が、所得分布のさまざまな部分で有意に異なるかどうかを調べて、所得格差が大幅に拡大または縮小しているかどうかを確認しています.
クアントレグモデル
SPSS で分位点回帰を実行しました (コーディングは初めてで、Python の基本的な知識しかないので、あなたの助けが必要です)。従属変数は指標化された収入であり、独立変数は時間 (このデータセットの四半期)、人口統計グループ、職業のセグメントです。また、各ダミーの交互作用項と時間変数を追加しました。
したがって、(少なくとも私の見方では)、このモデルでは収入の変化を 3 つのレベルで比較できます。
- 特定の人口統計グループまたはセグメントに属することは収入にどのように影響しますか (例: データ入力の仕事と比較して: データ分析は 100 ユーロ、データ サイエンスは 200 ユーロを追加)
- それぞれのカテゴリー/ダミーの効果は時間の経過とともにどのように変化していますか (たとえば、データ入力の仕事と比較して、データ サイエンティストであることのプラスの効果は 10% 増加し、現在は 220 ユーロ追加されています)。
- これらの変化する効果は、所得分布のさまざまな部分でどのように異なりますか (たとえば、時間の係数*data_scientist は 10%Q よりも 90%Q ではるかに大きく、高収入のデータ サイエンティストほど大きな増加が見られたことを示しています)。収益の低いデータサイエンティストよりも時間の経過とともに収入が増加しています)
質問
これは、すべての係数とその有意性と信頼区間を含む巨大なテーブルです。
ここで、この職業の所得格差が大幅に増加したか減少したかを示すために、90%Q と 10%Q の差が統計的に有意であるかどうかを調べたいと思います。SPSS の代わりに Python でこれを行うことを考えました。データを分位点に分割する方法と、分位点回帰を実行する方法を検索しました。しかし、90%Q と 10%Q の差の有意性をテストするにはどうすればよいでしょうか?