工具变量分析是一种用来控制测量误差和未知混杂因素引起的偏倚的估计方法,其基本思想为通过选择有效的工具变量,采用二阶段回归分析来消除未知混杂因素与暴露/处理因素之间的关系,使得混杂因素在暴露/处理组与对照组之间的分布是均衡的,从而获取暴露/处理因素对结局变量无偏的效应估计值。 工具变量满足条件 根据工具变量的定...
工具变量与误差项不相关。这意味着工具变量不会通过其他渠道直接影响因变量，只能通过影响内生解释变量来间接影响因变量。“太阳镜销量”就满足了工具变量的两个关键条件：与内生变量（冰淇淋销量）相关。与误差项（影响溺水人数的其他因素，例如水域安全措施、游泳技能等）不相关。工具变量如何工作？工具变量的目的是将...
通常,研究人员可以通过排除法来选择工具变量,即排除那些可能与误差项相关的变量。 在实际应用中,选择工具变量可能面临挑战。一个常见的方法是利用实验设计中的随机分组变量作为工具变量,这类变量通常具有良好的外生性。例如,在医疗研究中,患者接受某种治疗的随机分组变量可以作为工具变量,用于分析治疗效果。此外,地理位置...
广义矩估计(Generalized Method of Moments, GMM):通过矩条件来识别参数,允许工具变量与误差项相关。 两阶段最小二乘法(Two-stage least squares, 2SLS):将模型分为两个阶段进行估计,第一阶段使用工具变量估计内生解释变量,第二阶段将第一阶段的预测值作为外生解释变量进行回归分析。 📌 实证分析 通过实证分析,...
但是变量Z其实是不好找的,根本不会存在Z和X完全相关,所以我们依然是要借住统计方法将Z实际起作用的部分抠出来,变成xy的关系可以用受Z影响的x的部分和Y的关系作为估计。 两阶段最小二乘法(2SLS) 工具变量最常用的应用方法是两阶段最小二乘法: 第一阶段: 用工具变量(太阳镜销量)去预测内生变量(冰淇淋销量),...
其中wage为因变量工资收入,education为自变量教育程度,parent_edu为工具变量父母教育程度。下面代码便是这个例子中两阶段最小二乘的实操代码 iv_model <- ivreg(wage ~ education | parent_edu, data = data) # |左边是内生变量,右边是工具变量 summary(iv_model, diagnostics = TRUE) #诊断信息,包括弱工具变量...
一、工具变量分析方法的应用 1、治疗效果存在异质性时,为什么要使用工具变量分析? 工具变量分析是用来在观察性研究中,减少无法观察到的混杂因素所带来的偏倚,从而估计治疗或暴露的效应大小。工具变量分析首先要确定一个可观察到的可解释的变量,就像随机化一样,它会影响治疗的分组,但对治疗的效果没有直接影响,被称为...
1、治疗效果存在异质性时,为什么要使用工具变量分析? 工具变量分析是用来在观察性研究中,减少无法观察到的混杂因素所带来的偏倚,从而估计治疗或暴露的效应大小。工具变量分析首先要确定一个可观察到的可解释的变量,就像随机化一样,它会影响治疗的分组,但对治疗的效果没有直接影响,被称为“工具变量”。但与随机化不...
两阶段最小二乘估计分为两个阶段，第一阶段是将自变量的变异分解，分解成只有工具变量解释的部分和与残差相关的部分，在我们的例子中就是将学历的变异分解成吸烟解释的部分和相应的残差，如下：学历 = c + d*(吸烟) + v 这个方程是明确工具变量对自变量的作用（在之前孟德尔随机化的文章中一直用的是“暴露”...
首先介绍一下什么是工具变量,工具变量是指与研究暴露/处理因素相关,和其他混杂因素无关,并且和结局变量无直接关系的一类变量,它仅仅是通过与暴露/处理因素的关系,以及暴露/处理因素与结局变量的关系,来间接影响结局变量。 工具变量分析是一种用来控制测量误差和未知混杂因素引起的偏倚的估计方法,其基本思想为通过选择有效...