基于如何从准实验中进行因果推断的因果效应?

基于如何从准实验中进行因果推断的因果效应?(图1)

介绍

在营销等领域的研究中,我们经常会遇到适合准实验研究的场景。 什么是准实验? 要回答这个问题,我们必须首先回答什么是(真正的)实验。 我们将参与者可以被随机分配( )到不同实验组的实验称为真实验,而参与者不能被随机分配的实验称为准实验。 例如,最低工资政策仅在部分地区试点,其他地区保持不变。 那么这项政策将如何影响人们的消费行为呢? 本例中,参与实验的被试(居民)不能随机输入不同组的自变量(政策试点城市或非试点城市)。 居民自然属于某个城市。 现实生活中这样的例子数不胜数,比如性别、年龄、性格等等。想象一下,我们想要考察性别和广告风格如何共同影响广告效果。 在这个实验中,参与者不能被随机分配到男性组或女性组,因为性别是参与者的自然附加属性,我们不能随机分配男性参与者。 进入女子组。

由于参与者不是随机分配到不同的实验组,因此如果组间存在差异,则有多种可能的解释。 比如,发现试点城市居民消费水平有所提升。 原因可能是最低工资导致了大家收入的增加,也可能不是收入的增加,而是因为人们更愿意消费。 总之,从准实验中进行因果推论时必须谨慎。 今天的推文基于如何从准实验中进行因果推断的方法论分析。

本文是对 with Quasi- 上的论文的分析,该论文将发表在 of 上。 作者包括 Avi 和 Wang。

论文介绍

本文提到完成准实验需要回答九个问题:①因果效应有意义吗? ② 如何识别X数据; ③ 确认因果效应以及非随机性是否会导致X变异; ④ 如何衡量因变量Y; ⑤ 确定外生性

·对于问题1,如果因果效应对社会没有意义,就没有必要研究。

· 对于问题②,由于不可能由一个人在选择实验组时选择对照组,因此随机分配很重要。 例如,在关于电子产品教学是否会对学生成绩产生影响的准实验中,接受电子产品教学的学生不可能接受没有电子产品的教学。 因此,在真实实验(Real)中随机分配研究个体是非常困难的。 重要的是,但准实验不可能完全随机,因此非随机因素一定不能影响实验结果。

· 对于问题③,尽量避免自变量中出现变异数据 其中,可以视为随机的变异来源包括: ① 时间尺度上的随机变异来源,包括合同和合同; ② 可以利用大数定律保证随机性的变异来源,包括生态、地理、宏观经济、个体等; ③随时间的连续随机变化的来源,包括组织和监督。 换句话说,当这些变异源与 Y 和 β 无关时,它们可以被视为随机的。 如果准实验中自变量X不存在随机变化,那么整个回归效果的泛化性就会下降。

为了保证随机性,准实验中通常采用排除约束方法。 排除约束是指利用工具变量或操纵手段,使回归效应与其他可能影响被解释变量的扰动项不相关,即控制X中与主效应无关的其他变量。 然而,由于各种原因,排他约束的失败概率非常高。 一般来说,准实验中没有办法完全实现排他约束。

· 对于问题④,本文主要讲了三种回归方法:DID微分回归、RD断点回归、IV工具变量。

DID差分回归主要用于试点研究。 研究步骤为:①确定假设并检验; ②探索原始数据,确定平行趋势; ③利用下式进行回归,其中du为虚拟变量,决定是否为实验组,dt为时间变量,决定是否进行实验处理。 最终政策研究的效果取决于a3的值。 DID差分回归的优点是避免了受试者的异质性。

图片来源:A.、C. 和 Wang, Y. (2022)。 与准。 的 , 。

RD不连续性回归研究的重点是不连续性是否间接影响其他不连续性。

IV工具变量回归的基本步骤:①用Z解释X的变化; ②研究主效应。 工具变量回归的主要缺点:①二元变量DID; ②测量不稳定; ③工具变量规范不一致,导致相关论文的有效性评估困难。

· 对于问题⑤,解决X的外生变化问题。外生的可能性有: ① 对照组和实验组的可比性被破坏,即没有观察到潜在的变异; ②排除约束检验; ③选择偏差修正。

针对工具变量存在的问题,本文提出的解决方案是倾向得分匹配,只有在匹配变量的条件下满足排他性约束才是好的。 倾向得分匹配的主要过程是:①确定得分函数的形式,②测量距离并应用匹配算法,③评估匹配的线性化倾向得分的重叠程度,④利用匹配的样本计算倾向得分平均实验效果。 然而,倾向得分匹配仍然存在两个问题:①倾向得分可能是错误的; ②不可观察的电位选择会影响实验。 因此,必须提前选择标准差和工具变量方法来避免这种情况。 选择标准差是用实验方法来控制不可观测的效应,而工具变量法是消除内生性,只用操纵来产生变异。

· 对于问题⑥,只需测试两个方面。 ①回归结果不随回归形式的变化而变化,即使用OLS回归、概率回归等得到的实验结果是一致的; ②它们不随选择时间的变化而变化,即十年前和十年后,实验结果是一致的。

· 对于问题⑦,研究不同的机制路径和中介变量,以提供更好的理论贡献,例如中介变量、调节变量和工具变量。

· 对于问题⑧,为了研究回归效应的普遍性,作者提出了两个方面的观点,①被试的特征是否具有代表性,②结果是否具有外部性,假设是否清晰。

· 对于问题⑨,在撰写论文时应进行一定的补充证明,包括识别策略、有效性的主要威胁、如何完成证明等。

参考:

、A.、C. 和王 Y. (2022)。 在 -。 的 , 。

撰稿:梁侃峰

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