인과 관계를 보여주는 경험적 기법은 무엇입니까?
답변:
자연 실험은 일반적으로 인과 추론 도구 자체가 아닌 인과 추론의 설정입니다. 어쨌든 자연스럽게 실험하더라도 차이 차이 또는 도구 변수와 같은 것을 사용해야합니다.
통계적 인과 추론 접근법의 목록 (접근법 : 기술 설명)
- 도구 변수 : 무작위로 할당 된 변수 X는 Y를 통해서만 Z에 영향을 미칩니다.
- 차이의 차이 : 두 그룹이 공통된 경향을 갖고 하나의 그룹 만 치료하면 그룹 간의 차이 변화가 치료 효과입니다
- 회귀 불연속 : 어려운 역치가 치료를 결정한 경우, 그 역치의 차이를 바로보십시오
- 성향 점수 일치 : 치료 가능성이 높은 처리 된 관측치와 처리 될 가능성이있는 처리되지 않은 관측치 (실제로 처리되지는 않음)를 일치시켜 대조군을 만듭니다.
- Manhalobis 거리 일치 : 처리 된 것과 비슷한 처리되지 않은 관측치를 일치시켜 제어 그룹을 만듭니다. 또 다른 주목할만한 거리 측정 값은 Coarsened Exact Matching 입니다.
- 합성 제어 : 처리 된 관측치가 하나만있는 경우 개별적으로 불완전한 제어이지만 집합 적으로 우수한 제어로 작동하는 처리되지 않은 관측치의 합성을 만듭니다.
- 합성 코호트-개인 패널과 같은 그룹의 반복 관찰을 처리하고 패널 기술을 사용합니다.
- Heckman 보정 과 같은 선택 바이어스 모델링 : 선택 바이어스에 대한 파라 메트릭 형식을 가정하고 제거하여 수정 된 회귀 결과를 인과 적으로 해석 할 수 있습니다.
- 보다 폭 넓은 샘플 가중치 -실제 관심 모집단처럼 보이도록 샘플 단위에 가중치를 부여하여 내인 참여 및 모델링되지 않은 이질성으로 인한 바이어스를 수정합니다.
차이의 차이는 계량 경제학 에서 가장 좋아하는 방법 일 것입니다 (자기 상관 관계에서 데이터를 수정하는 부트 스트랩이 필요하더라도). 기본적으로 두 요인의 진화를 주어진 요인에 종속되지 않는 지점에서 그들 중 하나가 요인에 종속되는 지점까지 비교합니다. 유명한 예는 카드와 Krueger 가 최저 임금의 영향을 조사하기 위해이 방법을 사용하는 것입니다.
차이의 차이가 자연 실험을 이용하는 방법 인 것처럼 회귀 불연속 설계. 그것은 유사한 유닛들에 다른 "치료"를주는 임의의 규칙을 기반으로합니다.
Wikipedia의 예 :
주어진 학년 (예 : 80 %)을 초과하는 모든 학생에게 장학금이 제공되는 경우 80 %를 기준으로 학생들을 비교하여 지역 치료 효과를 이끌어 낼 수 있습니다. 직관은 79 %의 학생이 81 %의 점수를받는 학생과 매우 유사해야합니다. 사전 정의 된 임계 값 인 80 %가 주어졌지만 한 학생은 장학금을 받고 다른 학생은받지 않습니다. 수상자 (치료 그룹)의 결과와 비 수신자 (대조군)의 반 사실적인 결과를 비교하면 국소 치료 효과를 얻을 수 있습니다.
@EnergyNumbers의 주석을 따르기 위해 인과 관계는 이론에서 나옵니다 .
중요한 차이점은 이것입니다. @BKay의 답변에있는 방법 중 하나의 계산은 절차가 끝날 때 숫자를 뱉어 내도록 설계되었습니다. 예를 들어, 치료가 개에 의해 얼굴에서 핥는 것과 같은 바보 같은 diff-in-diff를 고려하십시오. 당신은 항상 개들이 얼굴에 핥았을 때 사람들이 우주 비행사가 될 수 있는지 확인하기 위해 diff-in-diff를 설정할 수 있습니다.
침묵은 제쳐두고, 인과 관계에 대해 처음부터 생각하는 것은 당신이 선택한 절차를 포함시키는 데 매우 도움이 될 수 있습니다. 경제학 세미나는 종종 이론의 실행 가능성과 가정의 타당성을 중심으로 진행됩니다.