분석적으로, 우리는 국가 수준에서 이변량 및 다변량 분석을 사용하여 시간과 공간에 걸쳐 연구 기관에 대한 설명을 확장합니다.베이지안 회귀 모델은 OLS와 동일하며 R 패키지 rstanarm(Goodrich et al., 2020 )에서 기본 비정보적 기본값을 사용합니다.이러한 사전 확률은 사후 확률을 정규화하지만 영향을 미치지 않으며 주관적인 신념을 도입하지 않고 데이터에서 관찰된 값의 분포를 활용합니다.모델에 따라 결과는 국가에 이주에 관한 연구 기관이 있는지(이진 변수) 또는 2020년 이러한 연구 기관의 연구자 수입니다.예측 변수로 1인당 GDP의 로그와 센터 또는 연구 기관이 위치한 국가의 순 이주 점유율을 사용합니다.사후 확률의 중앙값을 계수로 표시하고, 불확실성의 강력한 측정값(표준 오차와 동일)으로 중앙 절대 편차(MAD)를 표시합니다. 이변량 분석에서 우리는 센터나 연구소가 위치한 국가의 인간 개발 지수(HDI)도 고려합니다. 이는 이주 흐름의 절대값으로 측정하는 '이주 강도'의 지표이며, 이를 통해 순이민 또는 해외이주 수준이 높은 국가를 식별할 수 있고, 소수 민족이 국가 입법부에 포함되는지 여부를 나타내는 지표입니다(Ruedin, 2009 ).