Có một thử nghiệm cho sự thiên vị biến bị bỏ qua trong OLS?

Tôi biết về thử nghiệm Ramsey Reset có thể phát hiện các phụ thuộc phi tuyến. Tuy nhiên, nếu bạn chỉ đưa ra một trong các hệ số hồi quy (chỉ phụ thuộc tuyến tính), bạn có thể có sai lệch, tùy thuộc vào mối tương quan. Điều này rõ ràng không được phát hiện bởi thử nghiệm Reset.

Tôi không tìm thấy thử nghiệm cho trường hợp này, nhưng tuyên bố này: "Bạn không thể kiểm tra OVB ngoại trừ bằng cách bao gồm các biến bị bỏ qua tiềm năng". Nó có lẽ là một tuyên bố hợp lý, phải không?

Bạn có thể kiểm tra độ lệch của biến bị bỏ qua mà không cần đo các biến bị bỏ qua nếu bạn có sẵn một biến công cụ .

Vì vậy, tôi muốn mở rộng tuyên bố của bạn một chút để cung cấp:

Bạn không thể kiểm tra độ lệch biến bị bỏ qua trừ khi bao gồm các biến bị bỏ qua tiềm năng trừ khi có sẵn một hoặc nhiều biến công cụ.

Có những giả định, tuy nhiên, một số trong số chúng không thể kiểm chứng về mặt thống kê, khi nói một biến là một biến công cụ. Vì vậy, nếu bạn không có các phép đo của một biến bị bỏ qua tiềm năng, bạn không thể tránh sai lệch biến bị bỏ qua mà không đưa ra một số giả định.

Không tồn tại kiểm tra thống kê phát hiện các sai lệch biến bị bỏ qua.

Tuy nhiên, nếu bạn nghi ngờ rằng một biến bị bỏ qua có thể có khả năng gây ra sai lệch biến bị bỏ qua và bạn có một công cụ cho biến này, thì bạn có thể kiểm tra OVB cho biến cụ thể này.

Để thảo luận chung về sai lệch biến bị bỏ qua, bạn có thể kiểm tra trang web sau:

https: // ec economtheoryblog.com/2018/05/04/omited-variable-bias/

Nó chứa một cuộc thảo luận khá tốt về cách giải quyết sai lệch các biến bị bỏ sót nói chung và các bước phòng ngừa cần thực hiện trước khi chạy hồi quy.

Ví dụ đơn giản:

Nếu mối quan hệ thực sự được mô tả bởi:

một hồi quy đang bỏ qua một biến giải thích, ví dụ:

đang bị thiên vị biến bị bỏ qua nếu

1. $x_1$$x_2$
2. $x_2$

$y = \hat\beta_0 + \hat\beta_1x_1 + \hat\varepsilon$$x_2$$x_2$

$x_2$$β_0$$β_1$$x_2$$x_1$$x_2$$x_2$