II. ResultsOur key comparative stat

II. Results
Our key comparative static result is an examination of behavioral differences across frequent and infrequent treatments between subject types. To maintain consistency with the previous literature, we begin the empirical analysis by discussing findings from nonparametric statistical tests. We then extend these results by discussing empirical estimates from a panel data regression model. Since MLA predicts that the average bet in Treatment F should be less than the average bet in Treatment I, we directly compare betting levels in Figure 1, which places our data alongside the data reported in Gneezy and Potters (1997).

Betting behavior summarized in Figure 1 is consistent with MLA. For instance, while traders bet on average nearly 75 units in Treatment I, they bet only 45 units in Treatment F. Our student data, which are consonant with the empirical findings presented in Gneezy and Potters (1997) and Thaler et al. (1997), exhibit a similar pattern: In Treatment I, students bet on average 62.50 units versus 50.89 units in Treatment F. Yet, the data indicate a curious pattern. While the University of Maryland undergraduate students exhibit behavior that is consistent with MLA, the effect is much less pronounced than the treatment effect observed among traders.
To assess these differences statistically and provide a sense of the temporal nature of the betting patterns, we average the amount bet at the individual level in rounds 1–3, 4–6, and 7–9 for Treatment F (to avoid data-dependency issues) and compare these data to observations in Treatment I. We present a summary of the raw data and statistical tests in the upper and lower panels of Appendix B. The upper panel of Appendix B can be read as follows: Row 1, column 1, at the intersection of“Rounds 1–3” and “Trader Treatment F,” denotes that the average trader in Treatment F bet 48.85 (with a standard deviation of 30.88) units in rounds 1–3. As a comparison, column 2 in this same row indicates that traders in those same rounds bet 66.22 in Treatment I. Using a nonparametric Mann–Whitney statistical test, we find that these bets are significantly different at the p < 0.05 level. This result is contained in the lower panel of Appendix B at the intersection of “Rounds 1–3” and “Trader Treatment F versus Treatment I” (z = −2.19; p = 0.029).

Perusing the summary of empirical results in the lower panel of Appendix B reveals the strength of the treatment effect among dealers: In every block of three rounds, traders in Treatment I bet greater amounts than traders in Treatment F. Alternatively, we only find sporadic statistical significance among students. This pattern of results also holds if we consider the average bet across all rounds (Rounds 1–9): Traders bet 74.29 units in Treatment I and 45.59 in
Treatment F (a difference of 28.7) whereas students bet 62.50 in Treatment I and 50.89 in Treatment F (a difference of 11.61). Our raw data, therefore, provide a surprising insight: Professional traders exhibit behavior consistent with MLA to a greater extent than undergraduate students.
Although analysis of the raw data provides evidence to support this unexpected finding, there has been little attempt to control for the panel nature of our data. To provide a robustness test, we estimate a panel data regression model in which we regressed the individual bet on a dummy variable for subject pool, a dummy variable for treatment, their interaction, and unobservable subject and time effects. Because the subject pool and treatment dummy variables are static, we report panel data estimates from a random effects regression model (the rank condition would be violated if we estimated a fixed effects model).

Kết quả (Việt) 1:

II. kết quảChúng tôi kết quả tĩnh so sánh chính là kiểm tra một số hành vi khác biệt trên phương pháp điều trị thường xuyên và không thường xuyên giữa các loại đối tượng. Để duy trì tính nhất quán với các tài liệu trước, chúng tôi bắt đầu phân tích thực nghiệm bằng cách thảo luận về những phát hiện từ nonparametric bài kiểm tra thống kê. Sau đó chúng tôi mở rộng những kết quả bằng việc thảo luận các ước tính thực nghiệm từ một bảng dữ liệu mô hình hồi qui. Kể từ khi MLA dự đoán rằng trung bình đặt cược trong điều trị nên là ít hơn so với mức trung bình của cá trong điều trị, chúng tôi trực tiếp so sánh các mức độ cược trong hình 1, nơi dữ liệu của chúng tôi cùng với các dữ liệu được báo cáo ở Gneezy và Potters (1997). Betting hành vi được tóm tắt trong hình 1 là phù hợp với MLA. Ví dụ, trong khi thương nhân cá trên trung bình gần 75 đơn vị trong điều trị, họ đặt cược các đơn vị chỉ 45 trong điều trị F. Dữ liệu cho sinh viên của chúng tôi, đó là phụ âm với kết quả thực nghiệm trình bày trong Gneezy và gốm (1997) và Thaler et al. (1997), thể hiện một mô hình tương tự như: điều trị trong tôi, sinh viên đặt cược vào bình 62,50 đơn vị so với các đơn vị 50.89 trong điều trị F. Tuy vậy, dữ liệu cho thấy một mô hình tò mò. Trong khi sinh viên đại học của đại học Maryland triển lãm hành vi đó là phù hợp với MLA, có hiệu lực ít hơn nhiều được rõ nét hơn hiệu quả điều trị được quan sát thấy trong số các thương nhân. To assess these differences statistically and provide a sense of the temporal nature of the betting patterns, we average the amount bet at the individual level in rounds 1–3, 4–6, and 7–9 for Treatment F (to avoid data-dependency issues) and compare these data to observations in Treatment I. We present a summary of the raw data and statistical tests in the upper and lower panels of Appendix B. The upper panel of Appendix B can be read as follows: Row 1, column 1, at the intersection of“Rounds 1–3” and “Trader Treatment F,” denotes that the average trader in Treatment F bet 48.85 (with a standard deviation of 30.88) units in rounds 1–3. As a comparison, column 2 in this same row indicates that traders in those same rounds bet 66.22 in Treatment I. Using a nonparametric Mann–Whitney statistical test, we find that these bets are significantly different at the p < 0.05 level. This result is contained in the lower panel of Appendix B at the intersection of “Rounds 1–3” and “Trader Treatment F versus Treatment I” (z = −2.19; p = 0.029).Perusing the summary of empirical results in the lower panel of Appendix B reveals the strength of the treatment effect among dealers: In every block of three rounds, traders in Treatment I bet greater amounts than traders in Treatment F. Alternatively, we only find sporadic statistical significance among students. This pattern of results also holds if we consider the average bet across all rounds (Rounds 1–9): Traders bet 74.29 units in Treatment I and 45.59 inTreatment F (a difference of 28.7) whereas students bet 62.50 in Treatment I and 50.89 in Treatment F (a difference of 11.61). Our raw data, therefore, provide a surprising insight: Professional traders exhibit behavior consistent with MLA to a greater extent than undergraduate students. Although analysis of the raw data provides evidence to support this unexpected finding, there has been little attempt to control for the panel nature of our data. To provide a robustness test, we estimate a panel data regression model in which we regressed the individual bet on a dummy variable for subject pool, a dummy variable for treatment, their interaction, and unobservable subject and time effects. Because the subject pool and treatment dummy variables are static, we report panel data estimates from a random effects regression model (the rank condition would be violated if we estimated a fixed effects model).

Kết quả (Việt) 2:

II. Hiện kết quả từ
kết quả so sánh tĩnh chính của chúng tôi là một kiểm tra sự khác biệt về hành vi trên phương pháp điều trị thường xuyên và không thường xuyên giữa các loại đối tượng. Để duy trì tính nhất quán với các nghiên cứu trước đây, chúng ta bắt đầu phân tích thực nghiệm bằng cách thảo luận các kết quả từ kiểm tra thống kê không tham số. Sau đó chúng tôi mở rộng các kết quả bằng cách thảo luận dự toán thực nghiệm từ các mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Kể từ MLA dự đoán rằng đặt cược trung bình trong điều trị F nên được ít hơn so với đặt cược trung bình trong điều trị tôi, chúng tôi so sánh trực tiếp đặt cược mức trong hình 1, và được xếp dữ liệu của chúng tôi cùng với các số liệu trong báo Gneezy và Potters (1997). Cược hành vi tóm tắt trong Hình 1 là phù hợp với MLA. Ví dụ, trong khi nhà đầu tư đặt cược vào trung bình tăng gần 75 đơn vị trong điều trị tôi, họ đặt cược chỉ có 45 đơn vị trong dữ liệu học sinh điều trị F. của chúng tôi, đó là hòa hợp với các kết quả thực nghiệm được trình bày trong Gneezy và Potters (1997) và Thaler et al. (1997), triển lãm một mẫu tương tự: Trong điều trị I, sinh viên đặt cược vào trung bình 62.50 đơn vị so với 50,89 đơn vị trong điều trị F. Tuy nhiên, các dữ liệu cho thấy một mô hình tò mò. Trong khi các trường đại học Maryland sinh viên đại học hiện hành vi đó là phù hợp với MLA, hiệu quả là nhiều ít rõ rệt hơn so với hiệu quả điều trị quan sát được giữa các thương nhân. Để đánh giá những khác biệt về mặt thống kê và cung cấp một cảm giác về bản chất thời gian của mô hình cá cược, chúng tôi trung bình các số tiền đặt cược ở cấp độ cá nhân trong vòng 1-3, 4-6, và 7-9 cho điều trị F (để tránh các vấn đề dữ liệu phụ thuộc) và so sánh các dữ liệu quan sát trong điều trị I. Chúng tôi trình bày một bản tóm tắt các dữ liệu thô và kiểm tra thống kê trong các bảng trên và dưới của Phụ lục B. các bảng điều khiển trên của Phụ lục B có thể được đọc như sau: Hàng 1, cột 1, tại ngã tư "Vòng 1-3" và "Điều trị Trader F", chứng tỏ rằng thương nhân trung bình trong điều trị F đặt cược 48,85 (với độ lệch chuẩn là 30,88) đơn vị trong vòng 1-3. Như một sự so sánh, cột 2 trong cùng một hàng này chỉ ra rằng các thương nhân ở những vòng đấu cùng đặt cược 66,22 trong điều trị I. Sử dụng kiểm định thống kê Mann-Whitney không tham số, chúng ta thấy rằng các cược khác nhau đáng kể ở các p <0.05. Kết quả này được chứa trong bảng dưới của Phụ lục B tại giao lộ của "Vòng 1-3" và "Điều trị Trader F so với điều trị tôi". (Z = -2,19; p = 0,029) perusing tóm tắt các kết quả thực nghiệm ở phía dưới bảng điều khiển của Phụ lục B cho thấy sức mạnh của hiệu quả điều trị giữa các đại lý: trong mỗi khối ba vòng, thương nhân trong điều trị tôi đặt cược một lượng lớn hơn các thương nhân trong điều trị F. Ngoài ra, chúng tôi chỉ tìm thấy ý nghĩa thống kê lẻ tẻ giữa các học sinh. Mô hình này kết quả cũng giữ nếu chúng ta xem xét đặt cược trung bình trên tất cả các vòng (tròn 1-9): Thương nhân đặt cược 74,29 đơn vị trong điều trị I và 45,59 trong điều trị F (một sự khác biệt của 28,7) trong khi sinh viên đặt cược 62.50 trong điều trị I và 50,89 trong Điều trị F (một sự khác biệt của 11,61). Dữ liệu thô của chúng tôi, do đó, cung cấp một cái nhìn sâu sắc đáng ngạc nhiên:. Thương nhân chuyên nghiệp hiện hành vi phù hợp với MLA đến một mức độ lớn hơn sinh viên đại học Mặc dù phân tích các dữ liệu thô cung cấp bằng chứng để hỗ trợ phát hiện bất ngờ này, đã có ít nỗ lực để kiểm soát cho bảng điều khiển bản chất của dữ liệu của chúng tôi. Để cung cấp một thử nghiệm mạnh mẽ, chúng tôi ước tính một mô hình hồi quy dữ liệu bảng trong đó chúng ta thụt lùi đặt cược cá nhân trên một biến giả cho hồ bơi chủ đề, một biến giả để điều trị, tương tác của họ, và đối tượng và thời gian tác dụng không quan sát được. Bởi vì các biến giả các hồ bơi chủ đề và điều trị là tĩnh, chúng tôi báo cáo ước tính dữ liệu bảng từ một mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (điều kiện thứ hạng sẽ được vi phạm nếu chúng ta ước lượng một mô hình tác động cố định).