肯定我, 透澈弄懂系列: 内素性测验, 正经性测验, 异质性测验, 机制测验！！！

迷水商城迷水商城

图片

在计量圈社群的微信群中，群友们共享了一些相配意念念的内容，深受启发，决定整理一下这些信息，以匡助初入实证研究的学者赶快了解全貌，同期也为那些在学术界摸爬滚打多年的学者提供巩固和熏陶的契机。

这篇著作将全面探讨内素性测验、正经性测验、异质性测验和机制测验，让读者或者透澈弄懂这些挫折的研究要领和意见。

内素性测验

内素性问题是指在回首模子中，解释变量（自变量）与纰谬项之间存在辩论性。这种辩论性会导致忖度终结的偏差，从而影响模子的有用性和可靠性。

深网禁区 玉女含春 却K高清 咪 品色屋 对于内素性问题，参看：1.讲座视频: 模子内素性分类， 测验与处理，2.万能的内素性问题处理要领ERMs， 激烈安利一下！3.救济实证中内素性问题的21种要领， 来自国外顶级期刊的要求！4.前沿: 科罚内素性问题的无器具变量推断法，5.你的内素性科罚方式out， CMP已一统寰宇而独领风致！6.不彊调内素性， 用极简截面数据和交互项， 就将经济学故事讲到领域Top刊！7.六种定量要领科罚内素性问题， 附stata代码操作，8.寰宇回首， 无内素性不破， 唯此神文不破， 练成内素性处理的终极大法！9.搞懂因果推断中内素性问题科罚要领必读的册本和文件已征集好！10.实证研究中自取舍基础上的内素性问题追思， 建议和更正圭表！11.爽气的内素性问题处理念念维进程图， 而且还附上测验的代码！12.内素性问题: 微不雅和宏不雅经济学研究中的关键因果识别问题，13.终结变量的内素性需要处理吗？如那儿理呢？理呢？1.用"因果关系图"来进行因果推断的生手段，2.因果推断专题：因果图，3.因果推断专题：有向无环图DAG，4.confounder与collider啥区别? 稠浊 vs 对撞，5.三张图秒懂， 稠浊， 中介， 转变， 对撞， 表露， 终结和协变量的复杂关系，6.中介效应测验进程， 暗意图公布， 不再怕惧中介分析，7.图灵奖得主Pearl的因果推断新科学，Book of Why?8.前沿: nature刊掀翻DAG热， 不掌抓就遭淘汰无疑！因果关系研究的图形器具!9.前沿: 卫星数据在实证研究中的欺诈， 用其开展因果推断的公道！10.7大因果推断大法精选实证论文， 可用于中邦原土博士课堂教悔！11.当场分拨是什么， 为什么挫折， 对因果关系影响几何？12.欺诈计量经济学近况: 因果推断与计策评估最全综述，13.疫情期计量课程免费绽开！面板数据， 因果推断， 时辰序列分析与Stata欺诈，14.Python作念因果推断的要领示例， 解读与code，15.内生转念模子vs内生处理模子vs样本取舍模子vs器具变量2SLS，16.毋庸IV， 基于异方差识别要领科罚内素性， 赐一篇文件等等。一、导致内素性的原因：1. x 和 y 互为因果界说：在这种情况下，x和y之间存在双向因果关系。这意味着x不仅影响y的值，同期y也会反过来影响x。这种关系使得咱们很难详情哪个是因，哪个是果。示例：假定x代表西席水平，y代表收入。西席水平提高可能导致收入加多（x影响y），而收入加多也可能使东说念主们有更多的资源和时辰去接纳更高的西席（y影响x）。在这种情况下，若是不适当地终结这种双向关系，可能会导致误导性的终结。2. 遗漏变量界说：遗漏变量问题指的是在回首模子中莫得包括统统可能影响y的变量。固然咱们可能只终结了3-5个变量，但骨子上可能还有其他挫折的身分莫得被琢磨，这会导致模子的忖度终结偏差。示例：假定咱们在研究西席对收入的影响时，仅终结了西席年限和使命教导，但忽略了其他挫折变量，如家庭布景、地区经济景象等。这些遗漏变量可能与西席和收入齐辩论，从而导致咱们对西席影响的忖度不准确。3. 样本取舍偏差界说：样本取舍偏差发生在样本中的不雅察数据不是当场取舍的，而是把柄某些特征或条目取舍的。这种偏差会导致研究终结不具备代表性，从而影响论断的有用性。示例：假定在研究求职者的工资时，仅使用了已经找到使命的求职者的工资数据，这样就可能坑诰那些未找到使命的求职者的工资景象。这会导致对全体工资水平的误估，因为未找到使命的求职者可能有不同的特征和工资水平。4. 测量纰谬界说：测量纰谬指的是在汇集数据过程中，变量的确凿值与不雅测值之间存在偏差。这种纰谬不错源于多种原因，举例拜谒问卷假想不当、回答者的意会失实、器具的精度不及等。示例：若是咱们在研究东说念主们的锤真金不怕火频率时，依赖于自我禀报的数据，受访者可能会高估我方的锤真金不怕火时辰，这种测量纰谬将导致咱们对锤真金不怕火对健康影响的忖度不准确。这些问题的存在会影响统计模子的有用性，因此在分析时需要特地扫视，并遴选相应的要领进行颐养或终结。二、科罚办法：1. 器具变量法（IV）界说：器具变量法用于处理内素性问题，特地是当自变量x与纰谬项存在辩论性时。通过引入一个器具变量z来替代x，这个器具变量应与x高度辩论，但抗击直影响因变量y。示例：假定咱们研究西席（x）对收入（y）的影响，但西席与收入之间的关系受到未不雅察到的身分（如才气）的影响。咱们不错使用“距离最近大学的距离”（z）当作器具变量。这个变量与西席辩论（距离近可能导致受西席年限长），但抗击直影响收入。2. 双重差分法（DID）界说：双重差分法通过比拟处理组和非处理组在计策实施前后的变化，来终结时辰固定效应和组间互异。它有助于排斥内素性问题，特地是在当然实验或计策评估中。示例：假定咱们研究某项西席计策对学生收成的影响。咱们不错将实施计策的学校当作处理组，未实施计策的学校当作非处理组。比拟两组在计策前后的收成变化，以评忖度策的骨子影响。3. 倾向性得分匹配（PSM）界说：倾向性得分匹配用于科罚样本取舍偏差的问题。它通过谋略每个不雅察值接纳处理的概率（倾向性得分），然后将具有雷同倾向性得分的处理组和对照组进行匹配，催药网上商城以终结混杂身分。示例：在研究某种培训对办事的影响时，咱们不错谋略每个求职者接纳培训的概率，并将接纳培训的求职者与雷同的未接纳培训的求职者匹配，比拟他们的办事率。4. 动态面板回首法界说：动态面板回首法通过引入滞后变量（如x的滞后值）来终结内素性问题，尤其是当期自变量与因变量之间存在相互影响时。这个要领在找不到适当的器具变量时特地有用。示例：假定咱们研究某种计策对经济增长的影响。若是经济增长在不同时期段之间存在滞后效应，不错在模子中加入之前的经济增长值（L.growth），以排斥刻下计策影响的稠浊。正经性测验

实证研究中，基准回首分析提供了初步的论断，但为了确保这些论断的可靠性和正经性，研究者需要进行进一步的考据。

①实证欺诈经济学中的正经性测验是什么? 何如作念？哪些策略呢？，②正经性测验怎么作念? 有哪些正经性测验常用念念路？③RDD经典文件， RDD模子有用性正经性测验，④审稿东说念主驳诘: 通篇齐基于OLS忖度， 却把它放到正经性测验或进一步诡计中！⑤怎么量化因果推断的正经性？6️⃣实证研究中正经性测验念念路指南

1. 替换被解释变量或中枢解释变量界说：通过使用不同的变衡量量方式来测验研究论断的正经性。这样不错评估论断是否依赖于特定的变量取舍。示例：若是正本研究“学习时辰对考试收成的影响”时使用的是“每天学习小时数”，不错尝试用“每周学习小时数”来代替，望望论断是否一致。若是替换后论断不变，说明模子的正经性较强。2. 更换固定效应界说：在模子中琢磨不同层级的固定效应，以终结可能影响因变量的不可不雅测身分。示例：在研究“天气对冰淇淋销量的影响”时，不仅要琢磨天气，还要终结不同城市的影响（城市固定效应），以致不同时期（如节沐日）的影响，这样不错更准确地评估天气的作用。3. 补充变量法界说：在模子中加多额外的终结变量，以根除潜在的混杂身分，增强模子的解释力。示例：在研究“天气”和“冰淇淋销量”之间的关系时，不错挂念告白行为的影响。此时，不错在模子中加入“告白行为”这个终结变量，搜检其对终结的影响，从而提高终结的正经性。4. 剔除特殊样本界说：剔除样本中可能存在权贵经济互异的特殊数据，以幸免这些特别样本对研究终结的影响。示例：在查考政事对企业债务融资的影响时，不错剔除北京地区的企业样本，因为该地区的经济环境和计策可能与其他地区存在权贵互异，这样不错更准确地分析终结。5. 缩尾或截尾界说：通夙昔除或颐养特别值，以减少其对回首终结的影响，确保终结愈加可靠。示例：在研究“学生身高”时，可能存在几个顶点的高个子学生。通过缩尾操作，不错去除这些特别值，禁药购买网站/正品迷水商城幸免它们对全体分析终结的影响。6. 更换回首模子界说：使用不同类型的回首模子进行分析，以测验终结的正经性。logit回首：适用于被解释变量为分类变量的情况。Tobit回首：适用于被解释变量受限于某个高下限的情况。PSM：用于减少内素性或样本抗击衡带来的偏误。负二次项回首：适用于被解释变量是计数变量或事件发生概率不一致的情况。Poisson回首：适用于数据知足泊松分散或事件发生相互寥寂的情况。7. Heckman两阶段模子界说：用于科罚样本取舍偏差的问题，尤其是在某些不雅察缺失机。示例：在研究“西席对收入的影响”时，部分东说念主群因为未接纳西席而数据缺失，使用Heckman模子不错更正这种偏差，确保忖度终结的有用性。8. 更换研究样本界说：在得出论断后，使用不同的数据库或样本进行测验，以阐明终结的一致性和正经性。示例：若是使用某个特定的拜谒数据得出论断，随后不错通过使用其他辩论数据库的样本进行换取的分析，确保终结的一致性。9. Bootstrap重抽样界说：通过屡次抽样生成多个样本数据集，分别进行分析，并比拟终结的正经性。示例：不错通过访佛抽样（如1000次）来生成新的样本集，然后对每个样本进行回首分析，以评估参数忖度的沉稳性。10. 聚类正经圭臬纰谬界说：琢磨数据中存在的群组效应，使用聚类圭臬纰谬来颐养圭臬纰谬忖度。示例：在研究“班级大小对学习收成的影响”时，消亡班级的学生可能受到雷同的影响。使用聚类圭臬纰谬不错更准确地忖度模子参数的正经性。11. 根除其他表面依据或假说界说：在面临与他东说念主研究终结不一致的情况时，不错使用数据实证来测验和推翻对方的假说，从而熏陶自己论断的正经性。示例：若是你的研究终结与已有表面违反，不错通过实证数据讲明我方的不雅点，从而增强研究的劝服力和实在度。异质性测验一、意见界说：异质性分析是用于查考不同群体或条目下研究终结互异的实证研究要领。研究对象的不同特色（如性别、年级、地区等）可能导致对消亡问题的不同反应，因此通过异质性分析，研究者不错更深刻地意会这些互异。示例：举例，在药物终结研究中，发现药物对男性和女性的疗效不同。这指示研究者不成简便地将男女患者的数据混杂分析，而应分别成立模子，以更精确地评估药物对各性别的影响。二、主张更全面地了解研究对象的各类性：通过识别和分析不同群体之间的互异，研究者或者更全面地意会研究对象的各类性，从而提高研究的有用性和适用性。详情研究终结的局限性，提供更针对性的建议：了解不同特色群体的影响，不错匡助研究者识别研究终结可能适用的特定条目或环境，从而为计策建议或施行欺诈提供更精确的指点。发现新的研究问题，提供新标的：通过分析不同反应模式，研究者或者发现潜在的新研究问题，从而鼓吹更深刻的研究探索，拓宽研究领域。三、常用要领分组回首引入交叉项（Chow测验）：用于测验不同组之间的回首悉数是否极度。

图片

迷水商城迷水商城

基于似无辩论模子的测验（suest）：测验不同组的回首模子悉数是否有权贵互异。

图片

迷水商城迷水商城迷水商城费舍尔组合测验：用于比拟不同组的回首终结的一致性。

图片

加入交互项优点：通过加入交互项，研究者不错更容易赢得权贵的终结，且不需要单独进行组间的互异性测验。

症结：交互项的回首假定较为严格，可能加多模子复杂性，导致终结的解释性缩短。

对于交互项，参看：1.交互项! 交互项! 固定效应回首模子中的交互项！2.未引入交互项主效应为正， 引入后变为负， 解释出来的故事特地好， 主效应绚烂如实增强了故事性，3.异质性分析用来测验中间传导机制， 分组回首或交互项就不错完成机制分析，4.交互项有什么用？为啥要作念异质性分析？ 5.不彊调内素性， 用极简截面数据和交互项， 就将经济学故事讲到领域Top刊！ 6.计量社群里对于使用交互项如故中间效应分析开展机制研究的诡计，7.DID中行业/区域与时辰趋势的交互项， 共同趋势测验， 动态计策效应测验等，8.空间计量和交互项怎么使用， 将空间计量进行到底，9.交互项模子的发现， 多猛进度上实在呢? 10.交互项中主效应不权贵， 交互项权贵可怕吗? 11.交互项与分组回首的区别是什么? 异质性分析，12.面板数据中去中心化的交互项回首什么情况，13.内生变量的交互项怎么寻器具变量， 交互项共线咋办，14.计量经济学中"交互项"辩论的5个问题和回报，15.计量回首中的交互项到底什么鬼? 捎一册书给你四、常见分组方式（什么才是一个好的转变变量或分组变量? TOP5如是说）地区特征地诀别散：举例，研究不错把柄东部、中部和西部地区进行分组，以琢磨地域经济、文化互异对研究终结的影响。城市发展水平：城市的经济发展进度可能影响研究对象的行为或反应。金融发展水平：不同地区的金融环境互异可能影响经济行为。信息基础竖立：信息技艺的普及进度可能对研究终结产生影响。商场化进度：商场化进度高的地区可能与低商场化地区在经济行为上存在互异。营商环境：营商环境的优劣会平直影响企业的方案与绩效。行业特征办事密集型、技艺密集型、成本密集型：不同类型的行业在劳能源、技艺和成本的使用上存在权贵互异，可能导致对研究问题的不同反应。行业蚁集度：行业蚁集度高的行业与低蚁集度行业在商场行为上可能发扬不同。环境监管力度：环境计策的强度可能影响企业的谋划方案。浑浊水平：不同业业的环境影响可能导致计策终结的异质性。企业特征产权性质：国有企业与非国有企业在谋划方针和计策反应上可能存在互异。企业领域：大型企业与中小企业在资源获取和商场策略上可能有不同的发扬。生命周期：企业在不同发展阶段（成长期、熟谙期、败落期）对外部环境的反应可能不同。技艺水平：高新技艺企业和传统企业在商场革命和反应上存在权贵互异。融资抑止：融资抑止的不同会影响企业的投资方案与发展策略。里面终结水平：里面终结水平高的企业在照看效力和风险搪塞上可能优于里面终结水平低的企业。

机制测验

迷水商城机制测验是用来探讨和考据某仍是济口头或关系背后原因的一种要领。它旨在揭示变量之间的因果关系是怎么变成的，匡助意会研究终结的背后逻辑。1. 意见机制测验热心的是因果关系中的中间变量（或称为机制）。举例，在研究西席对收入的影响时，可能的机制包括西席提高了个东说念主的手段水平，从而熏陶了办事契机和收入水平。机制测验旨在识别并考据这些机制变量的存在极度作用。2. 主张揭示因果旅途：了解变量之间的因果关系是怎么通过特定旅途发生的。增强表面框架：机制测验有助于成立和完善表面框架，使研究终结更具解释力。计策建议：通过识别有用机制，研究者不错为计策制定提供针对性的建议，强调哪些身分不错被侵扰以杀青预期终结。3. 常用要领

Method 1：先用Y对X作念回首，然后再用M对X进行回首，至于M对Y的影响，需要借助文件进行说明。①中国粹界F4发表AER一篇! 学问后生上山下乡与农村西席问题！

Method 2：先用Y对X作念回首（也有文件同期用M对X作念回首），然后再用Y对X和M作念回首，此时，X的悉数需要变小或变大，或权贵性下落以致不权贵。①我最近看到AER， JPE著作， 东说念主家用的等于类似中介效应三步走要领，②机制分析作念到极致的JPE趣文， 身高与收入

迷水商城

Method 3：先用M对X进行回首，然后再用Y对M进行回首，这个等于对X——M——Y两部分的影响分开进行回首。①实证机制分析那些事，机制分析什么鬼？

Method 4：用X与M的交互项进行回首；或用M进行分组回首，即用异质性进行机制测验。①异质性和机制测验齐用交互项作念会被审稿东说念主质疑么? ②异质性分析用来测验中间传导机制， 分组回首或交互项就不错完成机制分析

迷水商城Method 5：中介效应分析，尤其是因果中介效应分析（causal mediation analysis），①自变量和中介变量是内生的情况咋办？放在因果中介的框架，②因果中介效应分析出目下顶刊， 是时候使用新要领了。对于机制分析，参看，1.又被拒稿了！机制测验除了中介效应还有其他要领吗？2.实证中怎么作念竞争性假说的测验？AER范本的要领还能当机制分析用，3.这种机制分析要选拔到经济学招供， 曾出目下经济学TOP5期刊上！4.计量社群里对于使用交互项如故中介效应分析开展机制研究的诡计，5.对于影响机制的分析念念路和实操策略， 咱们或者作念的就只消这样多了！6.学习机制分析应该阅读的经典材料有哪些？7.上双一流大学能多赚些许钱? 学习断点回首RDD， 机制分析的经典著作！8.Top5最新: 为什么富余的父母有富余的孩子? 一篇学好机制分析的佳作！9.必读， 宗教是怎么封闭经济发展的? 基于DID， IV和各式机制分析的AER量化史分析！10.期刊明确轨则: 机制测验是本刊十分看中的实证内容， 是不可或缺的，11.整理了34篇对于中介， 转变和机制分析的著作! 揭开事务间的机理就靠它了! 12.QA: 平日项的IV， 加时辰固定绚烂相反， 升沉窗口回首， 面板分位数输出图， 机制分析中IV， pre5权贵咋办？13.一篇知足我统统DID幻想的最新AER， 交叠， 连气儿DID， 转变， 机制分析等范文！14.主回首与机制分析中的终结变量不错不同吗？15.在机制分析中必须是正向的中间影响旅途吗?负向的影响旅途不错吗？16.这种机制分析要选拔到经济学招供， 曾出目下经济学TOP5期刊上！17.计量社群里对于使用交互项如故中介效应分析开展机制研究的诡计，18.必读， 宗教是怎么封闭经济发展的? 基于DID， IV和各式机制分析的AER量化史分析！4. 实例假定研究发现女性西席水平与家庭收入之间存在正辩论关系。机制测验可能会探讨以下问题：西席是否熏陶了女性的使命手段？受西席女性是否更倾向于取舍高收入使命？西席是否影响了家庭春联女西席的投资，从而转折熏陶了家庭收入？通过分析这些机制，研究者或者更深刻地意会西席对收入的影响，并提议更有针对性的计策建议。

图片

迷水商城*不错到社群进一步交流诡计辩论学术议题。

1️⃣有真谛的实证计量诡计帖， 熬夜肝完毕一直的计量困惑！2️⃣QA: 平日项的IV， 加时辰固定绚烂相反， 升沉窗口回首， 面板分位数输出图， 机制分析中IV， pre5权贵咋办，3️⃣主回首不权贵， 分组回首却特别权贵的研究来了！4️⃣城市*年份聚合的FE与他们分开的FE有什么区别? FE怎么从一维进化到二维， 三维的? 5️⃣审稿东说念主: 你这个著作实证结构已经过期了！过期了！6️⃣当把交互项加入后， 主项的悉数绚烂竟变相反了， 这是咋回事? 如那儿理呢？7️⃣DID不错有2个处理组和1个对照组么? 有辩论的参考文件吗? 8️⃣12年试点， 15年施行到寰球的计策， 回首时是否包括16和17年数据？

一些诡计，1️⃣七大常见计量问题诡计汇总， 波及终结，异质，机制，DID，DDD，转变，固定，平行，抚慰等，2️⃣对于双重差分DID计策评估中的终结变量登科圭臬？3️⃣在平行趋势测验中对计策前后系列年份进行缩尾处理？4️⃣使用异方差正经而不是聚类正经圭臬误， 在固定效应模子中能接纳吗？5️⃣平行趋势通不外， 该遴选什么要领来更好地知足平行趋势呢？6️⃣QA: 基尼太好意思， 农业数据， 机制测验， 组间互异， 博士论文革命， 终结函数， FM回首 7️⃣审稿东说念主: 你2SLS-IV回首中为啥R方是负数呢？

迷水商城底下这些短勾通著作属于书册，不错保藏起来阅读，否则以后齐找不到了。

7年，计量经济圈近2000篇不重类计量著作，

迷水商城

可平直在公众号菜单栏搜索任何计量辩论问题，

迷水商城

Econometrics Circle

数据系列：空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 商场化指数 | CO2数据 |  夜间灯光 | 官员方言  | 微不雅数据 | 里面数据计量系列：匹配要领 | 内素性 | 器具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 机制转变 | 时辰序列 | RDD断点 | 合成终结 | 200篇合辑 | 因果识别 | 社会蚁集 | 空间DID数据处理：Stata | R | Python | 缺失值 | CHIP/ CHNS/CHARLS/CFPS/CGSS等 |干货系列：能源环境 | 效力研究 | 空间计量 | 国外经贸 | 计量软件 | 商科研究 | 机器学习 | SSCI | CSSCI | SSCI查询 | 名家教导 本站仅提供存储服务，统统内容均由用户发布，如发现存害或侵权内容，请点击举报。