Questions tagged «instrumental-variables»

过去，我曾在多个领域对发表的论文提出过一些问题，这些领域在观测数据（即非受控实验产生的数据）上使用了回归（以及相关模型，例如面板模型或GLM） ，在许多情况下-但并非总是-随时间推移观察到的数据），但没有尝试引入工具变量。 作为回应，我提出了许多批评（例如，当重要变量可能缺失时描述带有偏见的问题），但是由于此处的其他人无疑比我对这方面的知识要了解得多，我想问一下： 在这种情况下，试图得出有关关系的结论（特别是但不限于因果结论）有哪些主要问题/后果？ 在没有仪器的情况下，适合此类模型的研究能做些有用的事情吗？ 关于这种建模的问题有哪些好的参考文献（书或论文）（最好具有明显的非技术动机来进行后果分析，因为通常提出问询的人具有各种背景，有些人没有很多统计资料）一篇论文？用仪器讨论预防措施/问题也将很有用。 （有关工具变量的基本参考资料在此处，但是如果您要在其中添加任何内容，那也会有所帮助。） 指向发现和使用工具的良好实践示例的指针将是一个好处，但不是这个问题的中心。 [在出现此类问题时，我可能会在这里指出其他任何好的答案。我可能会添加一两个示例。]

10 regression  references  instrumental-variables  observational-study 

当自变量存在测量误差时，我知道结果将偏向于0。当因变量测量有误差时，他们说这只会影响标准误差，但这对我来说没有多大意义，因为我们估计的影响不是对原始变量的影响，而是对其他一些加上误差的影响。那么这如何不影响估计呢？在这种情况下，我还可以使用工具变量来消除此问题吗？XXXYYYYYY

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

我已经读到2SLS估计器即使与二进制内生变量（http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html）仍然保持一致。在第一阶段，将运行概率处理模型，而不是线性模型。 有没有正式的证据表明即使第一阶段是概率模型或对数模型，2SLS仍然是一致的？ 如果结果也是二进制，该怎么办？我知道如果我们有二进制结果和二进制内生变量（第一和第二阶段都是二进制概率/逻辑模型），则模仿2SLS方法将产生不一致的估计。是否有任何正式的证据？Wooldridge的计量经济学书进行了一些讨论，但我认为没有严格的证据来证明这种不一致。 data sim; do i=1 to 500000; iv=rand("normal",0,1); x2=rand("normal",0,1); x3=rand("normal",0,1); lp=0.5+0.8*iv+0.5*x2-0.2*x3; T=rand("bernoulli",exp(lp)/(1+exp(lp))); Y=-0.8+1.2*T-1.3*x2-0.8*x3+rand("normal",0,1); output; end; run; ****1st stage: logit model ****; ****get predicted values ****; proc logistic data=sim descending; model T=IV; output out=pred1 pred=p; run; ****2nd stage: ols model with predicted values****; proc reg data=pred1; model y=p; run; …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

我有以下形式的GLMM： lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 当我使用时drop1(model, test="Chi")，我得到的结果与Anova(model, type="III")从汽车包装或汽车上获得的结果不同summary(model)。后两个给出相同的答案。 通过使用大量虚构数据，我发现这两种方法通常没有区别。对于平衡线性模型，不平衡线性模型（不同组中的n不相等）和平衡广义线性模型，它们给出相同的答案，但对于平衡广义线性混合模型，它们给出相同的答案。因此看来，只有在包括随机因素的情况下，这种矛盾才会显现出来。 为什么这两种方法之间存在差异？ 使用GLMM时应使用Anova()还是drop1()应使用？ 至少就我的数据而言，两者之间的差异很小。哪一个使用都重要吗？

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随机分配很有价值，因为它可以确保治疗与潜在结果的独立性。这就是如何导致对平均治疗效果的无偏估计。但是其他分配方案也可以系统地确保治疗与潜在结果的独立性。那么为什么我们需要随机分配呢？换句话说，与非随机分配方案相比，随机分配又有什么优点呢？ 令为治疗分配的向量，其中每个元素为0（未分配给治疗的单位）或1（分配给治疗的单位）。在一个JASA制品，安格里斯特，Imbens，和Rubin（1996，446-47）说治疗分配是随机的，如果表示所有\ mathbf {c}和\ mathbf {c'}，使得\ iota ^ T \ mathbf {c} = \ iota ^ T \ mathbf {c'}，其中\ iota是一个所有元素等于1的列向量。ZZ\mathbf{Z}ZiZiZ_iPr(Z=c)=Pr(Z=c′)Pr(Z=c)=Pr(Z=c′)\Pr(\mathbf{Z} = \mathbf{c}) = \Pr(\mathbf{Z} = \mathbf{c'})cc\mathbf{c}c′c′\mathbf{c'}ιTc=ιTc′ιTc=ιTc′\iota^T\mathbf{c} = \iota^T\mathbf{c'}ιι\iota 换句话说，如果包括m个治疗分配的任何分配向量与包括m个治疗分配的任何其他向量一样有可能，则分配ZiZiZ_i是随机的。mmmmmm 但是，为了确保潜在结果与治疗分配的独立性，足以确保研究中的每个单元都具有相等的分配给治疗的可能性。即使大多数治疗分配向量的选择概率为零，也很容易发生这种情况。即，即使在非随机分配下也可能发生。 这是一个例子。我们想用四个单元运行一个实验，其中两个单元将被正确处理。有六个可能的分配向量： 1100 1010 1001 0110 0101 0011 每个数字中的第一个数字表示是否已治疗第一个单元，第二个数字表示是否已治疗第二个单元，依此类推。 假设我们进行了一个实验，其中排除了赋值向量3和4的可能性，但是其中每个其他向量的选择机会均等（25％）。从AIR的意义上讲，该方案不是随机分配。但可以预料的是，这将导致平均治疗效果的无偏估计。那绝不是偶然的。任何给予受试者相等分配给治疗可能性的分配方案，将允许对ATE进行无偏估计。 那么：为什么我们需要AIR的随机分配？我的论点植根于随机推理。如果有人以基于模型的推理来思考，那么AIR的定义似乎更可辩护吗？

9 econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation