工具变量（Instrumental Variable, IV）是一种统计方法，用于解决回归分析中的内生性问题。在经济学和其他社会科学领域中，我们经常遇到变量之间的相互影响，即一个变量可能同时受到其他变量的影响，同时也影响着其他变量。这种情况下，如果我们直接使用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析，可能会得到有偏的估计结果。一...
步骤概括:通过对全基因组关联分析研究(Genome Wide Association Study, GWAS)进行分析,找到与生物学因素相关联的基因变异单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism, SNP) ,即“工具变量(Instrumental variable, IV)”,然后利用这些 IV 推断生物学因素对疾病的影响。因为基因是随机分配的,不受混杂因素的影响,因此利...
工具变量IV应该尽量是外生的(如历史/自然/气候/地理之类),它应该在理论上对被解释变量(以下称Y)没有直接影响,但应该通过影响被工具的变量(以下称X)而间接影响被解释变量Y。 一个合理的工具变量应该同时主要满足两个条件: (1)、强度条件,即工具变量应该与内生自变量具有较强的相关性,即该工具变量的应该能够代替...
这个时候,工具变量(instrumental variable,IV)就能发挥作用,它的思路是找到另外一个影响干预手段的变量,并且仅仅通过和干预变量的关系来影响结果变量。也就是工具变量Zi跟Y0是不相关的,但是它跟干预变量是T相关的。这个有时就被称为排他性约束(exclusion restriction)。 如果能找到这个变量,可以通过IV的公式来重新得到...
在实证分析中,无论是经典的教育回报研究( Card, 1999),还是我国学界非常关注的关系网、社会资本研究( Mouw, 2003, 2006; 陈云松、范晓光,2010,2011) ,内生性问题都极为重要且亟待解决。 解决内生性问题的常见方法,主要包括工具变量( instrumental variable,简称IV) 、固定...
八、工具变量（Instrumental Variables,IV）在因果推断领域，工具变量（IV）扮演着关键角色，尤其是当我们面临遗漏变量偏倚（Omitted Variable Bias，OVB）的问题时。让我们深入探讨如何利用工具变量解决这一挑战。解决遗漏变量偏倚的一种方法是将遗漏变量直接加入模型中，然而，这一做法在实际操作中往往不可行，...
工具变量法(IV)的Stata操作 Stata操作 工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性,Stata操作其实相当简单,只需一行命令就可以搞定,我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。 ivregress命令 ivregress命令是Stata自带的命令,支持两阶段最小二乘(2SLS)、广义矩估计(GMM)...
常用的混杂控制方法有分层分析、个体/群体匹配、多因素回归分析、倾向性评分法、敏感性分析、边缘结构模型、多水平模型等。如果是已知混杂，那么上述大部分方法都可以使用；那么如果是未知混杂，则上述大部分方法都不用，因为研究者也不知道哪些因素会是混杂因素，更没有对其进行测量。工具变量（Instrumental Variable, IV...
解决内生性问题的常见方法,主要包括工具变量( instrumental variable,简称IV) 、固定效应模型( fixed effects model,简称FE) 、倾向值匹配( propensity score matching,简称PSM) 、实验以及准实验( experimentsand quasi-experiments) 等等。本文主要介绍工具变量法。