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Ensuite, nous étendons nos analyses à un contexte multivarié en effectuant des comparaisons entre familles pour les échantillons complets (modèle 1) et frères (modèle 2). Nous générons une succession de modèles de régression des moindres carrés (pour les résultats continus) et logit (pour les résultats dichotomes) de la population-moyenne à l`aide des commandes xtreg et xtlogit, respectivement, dans stata 13,0. Cette approche est mathématiquement équivalente à l`utilisation de l`estimation d`équation généralisée (GEE) avec une structure de corrélation interchangeable. Les données ont été tirées des trois premières années (appelées les années 1 à 3 ci-après) d`une étude longitudinale explorant les relations familiales et l`adaptation des jeunes. Des lettres de recrutement ont été envoyées par les écoles à des familles avec des enfants de 4e et 5e année dans un État du nord-est. Les familles étaient admissibles si les parents étaient mariés, les deux parents travaillaient, le premier-né était en 4e ou 5e année, et le second-né était 1-4 ans plus jeune que le premier-né frère. Au total, 203 familles ont participé. Deux familles qui ont abandonné après l`année 1 ont été supprimées, et les analyses ont été fondées sur les 201 familles restantes qui ont fourni des données complètes des années 1 à 3. Au cours de la première année, l`âge moyen était de 10,87 ans (écart-type = 0,54; fourchette = 9 h 45-6 h 45) pour les premiers-nés et 8,26 ans (écart type = 0,93; fourchette = 6 h 10-10 h 30) pour les deuxième-nés. En raison de la différence d`âge entre les frères et sœurs et les multiples vagues de collecte de données, entre 23 et 264 jeunes ont fourni des données à chaque âge chronologique de 7 (c.-à-d., de 6,5 à 7,5) à 14 (c.-à-d., âgés de 13,5 à 14,5 ans) (voir la figure 1).

Les dyades des frères et soeurs ont été divisés uniformément parmi les quatre constellations possibles de genre (c.-à-d., 50 dyades plus âgés-soeurs-plus jeunes-soeurs, 53 dyades plus âgés-soeurs-plus jeunes-frère, 50 plus âgés-frère-plus jeune-soeur dyades, et 48 plus âgés-frère-plus jeune-frère dyades). Il n`y a pas de différences significatives entre les sexes dans l`âge des premiers-nés (M = 10,81 ans, écart-type = 0,56 pour les filles; M = 10,93 ans, SD = 0,53 pour les garçons) ou pour les deuxième-nés (M = 8,18 ans, SD = 0,98 pour les filles; M = 8,34 ans, SD = 0,88 pour les garçons). Moyens non ajustés et (tailles d`échantillon) pour certains résultats de bien-être des enfants selon le statut d`allaitement maternel (oui/non), 1986 – 2010: tous les enfants et frères et sœurs NLSY sous-échantillons les coefficients de régression et les erreurs types correspondantes pour certains indicateurs de la bien-être sont signalés dans le tableau 4. Tous les modèles contiennent le jeu complet de covariables énumérés dans le tableau 2. Le modèle 1 s`appuie sur l`échantillon complet de NLSY-Children et révèle des estimations entre les familles; ainsi, il reflète l`approche de régression multiple standard dans laquelle les facteurs de confusion potentiels observés sont entrés dans l`analyse comme covariables. Le modèle 2 présente également les résultats des comparaisons entre familles, mais il est restreint aux frères et sœurs de l`NLSY. Par conséquent, il démontre la mesure dans laquelle nos constatations sont cohérentes à travers les échantillons complets et frères et soeurs. Le modèle 3 est le plus unique en ce qu`il incorpore les effets fixes maternels et limite les estimations à ceux qui se produisent dans, par opposition à entre les familles. Ainsi, le modèle 3 est le test le plus rigoureux de l`hypothèse selon laquelle l`allaitement influe positivement sur la santé et le bien-être de l`enfant.

Coefficients non normalisés et erreurs standard correspondantes pour l`initiation de l`allaitement maternel (oui/non) à partir de modèles de régression prédire les résultats choisis parmi les enfants de l`NLSY âgés de 4 à 14 ans, 1986 – 2010 des analyses préliminaires ont été menées pour déterminer la nature et la l`étendue des données manquantes. La non-singularité par variable était de 0% à T1 et de 12% sur la consommation de substances à T2. Les méthodes de vraisemblance basées sur des modèles qui supposent qu`il manque des données aléatoires sont toujours la norme actuelle recommandée (Schafer & Graham, 2002) parce que l`ancienne alternative (analyse de cas complète ou suppression de listwise) est basée sur une hypothèse plus irréaliste de manque complètement au hasard et tend à faire pire en termes de biais et de pouvoir.

 
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