Instrumental variables approachesIn

Instrumental variables approaches
Instrumental variables (IV) methods are frequently used for inferring causal associations from observational
data, particularly when the explanatory variable is known to be correlated with the error
term (i.e. ‘endogenous’). Standard regression techniques (ordinary least squares, logistic regression,
and so on) require that the error term be uncorrelated (or more technically ‘orthogonal’) to all the
independent variables for unbiased and consistent estimation of the parameters to occur. If this
condition is not met, then the estimated coefficients and their standard errors from these techniques
will be biased (the direction of which depends on the nature of the correlation with the error term).
Endogeneity results from common unaccounted for third factors that influence both participation
in the programme/policy (the key independent variable) and the error term. The advantage of IV
methods is that they generate statistically consistent estimates of beta coefficients, enabling the researcher
to answer the same question as regression methods (i.e. ‘what is the average effect of the
programme?’). IV techniques depend critically on the ability to identify an instrument that (1) is
highly correlated with the endogeneous explanatory variable, conditional on the other variables in
the model, and (2) is not correlated with the error term itself or directly influences the outcome
(dependent) variable being modelled (except through the explanatory variable being instrumented).
IV estimates are usually obtained through two-step modelling. In the first step, the endogenous
variable (e.g. programme participation) is estimated as a function of all the other variables and
the instrument(s) used for identification. In the second stage, the original regression of interest is
estimated, but instead of putting actual programme participation in the regression, the analyst replaces
that variable with the predicted value obtained from the first-stage regression and adjusts
the variance-covariance matrix appropriately. Occasionally, reduced form methods are used where
the instrument replaces the policy or programme variable in the second regression. This allows the
researcher to determine if a causal association exists, although they cannot then determine the true
magnitude of the association.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีตัวแปรเครื่องมือวิธีบรรเลงแปร (IV) มักใช้สำหรับการบรรยายความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของจากเชิงข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทราบว่าตัวแปรอธิบายสัมพันธ์กับข้อผิดพลาดระยะเวลา (เช่น 'ภายนอก') เทคนิคการถดถอยมาตรฐาน (สามัญอย่างน้อยสี่เหลี่ยม การถดถอยโลจิสติกเพื่อความ) ต้องว่า คำผิดพลาดเป็น uncorrelated (หรือเทคนิคเพิ่มเติม 'แบบ') ทั้งหมดตัวแปรอิสระสำหรับการประเมินที่เป็นกลาง และสอดคล้องของพารามิเตอร์ที่จะเกิดขึ้น ถ้านี้ไม่เป็นไปตามเงื่อนไข สัมประสิทธิ์ประเมินแล้วและข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขาจากเทคนิคเหล่านี้จะลำเอียง (ทิศทางซึ่งขึ้นอยู่กับลักษณะของความสัมพันธ์กับคำว่าพลาด)ลอง Endogeneity ผลทั่วไปสำหรับสามปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการมีส่วนร่วมทั้งสองในโครงการ/นโยบาย (สำคัญแปรอิสระ) และเงื่อนไขข้อผิดพลาด ประโยชน์ของ IVเป็นวิธีที่พวกเขาสร้างการประเมินสอดคล้องทางสถิติของค่าสัมประสิทธิ์เบต้า ช่วยให้นักวิจัยการตอบคำถามเดียวกันเป็นวิธีการถดถอย (เช่น ' คือผลเฉลี่ยของการโปรแกรม?') เทคนิค IV ขึ้นกับวิกฤตคือความสามารถในการระบุอุปกรณ์ ที่ (1)มีความสัมพันธ์สูงกับการ endogeneous อธิบายผันแปร กับตัวแปรอื่น ๆ ในรูปแบบ และ (2) มีความสัมพันธ์กับคำว่าผิดพลาดเองไม่ได้ หรือมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์โดยตรง(ขึ้น) ตัวแปรที่ถูกจำลองแบบมา (ยกเว้นผ่านตัวแปรอธิบายถูก instrumented)IV การประเมินมักจะได้รับผ่านสองขั้นตอนการสร้างแบบจำลอง ในขั้นตอนแรก ในภายนอกประมาณเป็นฟังก์ชันของทั้งตัวแปรอื่น ๆ ตัวแปร (เช่นการเข้าร่วมโปรแกรม) และinstrument(s) ที่ใช้สำหรับการระบุ ในขั้นสอง การถดถอยเดิมน่าสนใจคือแต่แทนที่จะใส่จริงประมาณ โปรแกรมที่มีส่วนร่วมในการถดถอย แทนนักวิเคราะห์แปรที่ มีค่าที่ได้จากการถดถอยขั้นแรก และปรับเมทริกซ์ความแปรปรวนแปรปรวนอย่างเหมาะสม ลดลงเป็นครั้งคราว แบบฟอร์มวิธีใช้ที่ตราสารแทนตัวแปรของนโยบายหรือโครงการในการถดถอยที่สอง นี้ช่วยให้การนักวิจัยเพื่อตรวจสอบหากมีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่ แม้ว่าพวกเขาไม่สามารถกำหนดแท้จริงขนาดของความสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปร Instrumental แนวทาง
ตัวแปร Instrumental (iv) วิธีการที่ใช้บ่อยสำหรับการอนุมานสมาคมสาเหตุจากการสังเกต
ข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตัวแปรอธิบายเป็นที่รู้จักกันที่จะมีความสัมพันธ์กับข้อผิดพลาด
สั้น (เช่น 'ภายนอก') เทคนิคการถดถอยมาตรฐาน (สี่เหลี่ยมน้อยธรรมดาถดถอยโลจิสติก
และอื่น ๆ ) ต้องใช้คำว่าข้อผิดพลาดจะ uncorrelated (หรือมากกว่าในทางเทคนิค 'ฉาก') เพื่อทุก
ตัวแปรอิสระในการประมาณการความเป็นกลางและความสอดคล้องของพารามิเตอร์ที่จะเกิดขึ้น ถ้าเรื่องนี้
สภาพไม่ได้พบกันแล้วประมาณค่าสัมประสิทธิ์มาตรฐานและข้อผิดพลาดของพวกเขาจากเทคนิคเหล่านี้
จะได้รับการลำเอียง (ทิศทางซึ่งขึ้นอยู่กับลักษณะของความสัมพันธ์ที่มีระยะเวลาข้อผิดพลาด)
ผลการ endogeneity จากที่พบบ่อยแปลกสำหรับปัจจัยที่สามที่มีอิทธิพลต่อการมีส่วนร่วมทั้ง
ในโปรแกรม / นโยบาย (ตัวแปรอิสระที่สำคัญ) และระยะเวลาข้อผิดพลาด ประโยชน์ของการ IV
วิธีการที่พวกเขาสร้างค่าประมาณการสอดคล้องสถิติของสัมประสิทธิ์เบต้าช่วยให้นักวิจัย
ที่จะตอบคำถามเช่นเดียวกับวิธีการถดถอย (เช่น 'สิ่งที่เป็นผลกระทบค่าเฉลี่ยของ
โปรแกรม?) เทคนิค IV ขึ้นอย่างยิ่งกับความสามารถในการระบุเครื่องมือที่ (1) เป็น
ความสัมพันธ์กับตัวแปรอธิบาย endogeneous เงื่อนไขในตัวแปรอื่น ๆ ใน
รูปแบบและ (2) ไม่ได้มีความสัมพันธ์กับระยะผิดพลาดของตัวเองหรือมีผลโดยตรงต่อผล
(ขึ้น) ตัวแปรถูกจำลอง (ยกเว้นผ่านเป็นตัวแปรอธิบาย instrumented)
ประมาณการ IV มักจะได้รับผ่านการสร้างแบบจำลองขั้นตอนที่สอง ในขั้นตอนแรกที่ภายนอก
ตัวแปร (เช่นการเข้าร่วมโปรแกรม) เป็นที่คาดกันว่าเป็นหน้าที่ของทุกตัวแปรอื่น ๆ และ
เครื่องมือ (s) ใช้สำหรับการระบุ ในขั้นตอนที่สองถดถอยเดิมของดอกเบี้ย
ที่คาด แต่แทนที่จะวางโปรแกรมการมีส่วนร่วมในการถดถอยที่เกิดขึ้นจริงที่นักวิเคราะห์แทนที่
ตัวแปรที่มีมูลค่าการคาดการณ์ที่ได้จากการถดถอยขั้นตอนแรกและปรับ
เมทริกซ์ความแปรปรวนความแปรปรวนอย่างเหมาะสม บางครั้งวิธีการรูปแบบที่ลดลงจะใช้สถานที่ที่
ใช้ในการแทนที่ตัวแปรนโยบายหรือโปรแกรมในการถดถอยที่สอง นี้จะช่วยให้
นักวิจัยเพื่อตรวจสอบว่าการเชื่อมโยงสาเหตุมีอยู่แม้ว่าพวกเขาจะไม่สามารถตรวจสอบแล้วเป็นความจริง
ขนาดของสมาคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรวิธีการบรรเลงตัวแปรบรรเลง ( 4 ) วิธีการที่ใช้บ่อยสำหรับการเชิงสาเหตุจากสมาคมข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีตัวแปรที่อธิบายเป็นที่รู้จักกัน มีความสัมพันธ์กับข้อผิดพลาดระยะเวลา ( เช่นใน ' ' ) เทคนิควิธีกำลังสองน้อยที่สุดการถดถอยมาตรฐาน ( โลจิสติกการถดถอยและอื่น ๆ ) ต้องใช้คำว่าข้อผิดพลาดจะ uncorrelated ( หรือมากกว่า ) ใน ' ' ) ทั้งหมดตัวแปรอิสระที่เป็นกลางที่สอดคล้องกันและการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่จะเกิดขึ้น ถ้านี้ไม่ค่อยพบแล้วประมาณค่าสัมประสิทธิ์และข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขาจากเทคนิคเหล่านี้จะลำเอียง ( ทิศทางซึ่งขึ้นอยู่กับธรรมชาติของความสัมพันธ์กับระยะผิดพลาด )ผล endogeneity จากทั่วไปมี 3 ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อทั้งการมีส่วนร่วมในโครงการ / นโยบาย ( ตัวแปรอิสระที่สำคัญ ) และข้อผิดพลาดอื่น ประโยชน์ของเกลือวิธีการที่พวกเขาสร้างสถิติที่สอดคล้องกันประมาณค่าสัมประสิทธิ์เบต้า ทำให้ผู้วิจัยตอบคําถามเดียวกันเป็นวิธีการถดถอย ( เช่น ' ' อะไรคือผลเฉลี่ยของโครงการ ? ' ) เทคนิคที่ 4 ขึ้นอยู่กับวิกฤตในความสามารถในการระบุเครื่องดนตรีที่ ( 1 )สูงมีความสัมพันธ์กับตัวแปรที่อธิบาย endogeneous เงื่อนไขในตัวแปรอื่น ๆในรูปแบบ และ ( 2 ) ไม่มีความสัมพันธ์กับระยะผิดพลาดเองหรือโดยตรงจากผล( 2 ) ตัวแปรที่จำลอง ( ยกเว้นผ่านการอธิบายตัวแปรที่ถูก instrumented )ประมาณ 4 มักจะได้ผ่านแบบสองขั้นตอน ในขั้นตอนแรกที่พบตัวแปร ( เช่นโครงการการมีส่วนร่วม ) ซึ่งเป็นฟังก์ชันของตัวแปรอื่น ๆทั้งหมดและเครื่องดนตรี ( s ) ใช้สำหรับระบุ ในขั้นตอนที่สอง ขั้นตอนเดิม ที่น่าสนใจคือโดยประมาณ แต่แทนที่จะวางโปรแกรมที่เกิดขึ้นจริงในการถดถอย , นักวิเคราะห์แทนที่ตัวแปรที่มีค่าพยากรณ์ที่ได้จากการขั้นตอนแรกและปรับความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมของเมทริกซ์ได้อย่างเหมาะสม บางครั้ง วิธีการใช้ที่ลดลงเครื่องมือแทนที่ตัวแปรนโยบายหรือโครงการในขั้นตอนที่สอง นี้จะช่วยให้นักวิจัยระบุว่า ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุมีอยู่ แม้ว่าพวกเขาไม่สามารถหาความจริงแล้วขนาดของสมาคม