The Social Geography of Women’s Attitudes toward Wife-beating in Ethiopia: A Contribution Towards Proper Application of Spatial Statistics
Notice bibliographique
Résumé
Spatial statistical measures have been applied to Ethiopia’s Demographic and Health Survey data (EDHS), mostly at the national level. However, there is concern that most applications violate basic principles of statistics regarding autocorrelation, or are not cognizant of the first law of geography which states that all things are related but near things are more related. This study investigates local variations in attitudes toward wife-beating in Ethiopia with education as the main correlate. It does so by using a spatial measure known as the geographically weighted regression (GWR) which is more appropriate in conditions of geographic non-stationarity than the ordinary least squares regression (OLS). Equally importantly, it examines the appropriateness of existing OLS-based spatial studies of EDHS data. We found that most studies inappropriately applied OLS despite findings of spatially autocorrelated data. The GWR model showed an association between acceptance of wife-beating and educational status. It also generated a list of twelve sampling clusters where most women respondents stated that wife-beating was acceptable while admitting to having had no formal education, and where local R2s exceeded 0.5 in GWR modeling involving 72 nearest neighbors per sampling cluster. An education-focused bi-variate rather than multi-variate GWR avoided issues of multicollinearity while keeping the model simple and its results actionable. Although the majority of the twelve sampling clusters are in Harari Wereda and Kilil, which got their name from members of the Harari ethnic group that are predominantly Muslim, it is difficult to pinpoint which factor or set of factors can be cited as causally associated with characteristics that placed them on the list. The study makes methodological contributions to spatial studies of sociodemographic characteristics of populations, especially those in developing countries such as Ethiopia where local factors show significant geographic variations. It also adds to the literature on applied geographically weighted regression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».