Tại sao sử dụng các biến kiểm soát trong sự khác biệt?

10

Tôi có một câu hỏi về cách tiếp cận khác biệt với phương trình chuẩn sau: trong đó điều trị là một biến giả cho nhóm được điều trị và bài.

y = a + b_{1} treat + b_{2} post + b_{3} treat \cdot post + u

$y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u$

Bây giờ, câu hỏi của tôi rất đơn giản: Tại sao hầu hết các bài báo vẫn sử dụng các biến kiểm soát bổ sung? Tôi nghĩ rằng nếu giả định xu hướng song song là chính xác, thì chúng ta không cần phải lo lắng về các kiểm soát bổ sung. Tôi chỉ có thể nghĩ về 2 lý do có thể giải thích tại sao nên sử dụng các biến kiểm soát:

không có chúng, xu hướng sẽ không song song
bởi vì đặc tả kỹ thuật Ddo quy định bất kỳ sự khác biệt nào về xu hướng giữa nhóm điều trị và nhóm kiểm soát tại thời điểm điều trị với can thiệp (nghĩa là điều trị tương tác * post) - khi chúng tôi không kiểm soát các biến khác, hệ số tương tác có thể kết thúc - / dưới mức

Bất cứ ai có thể làm sáng tỏ về vấn đề này? Liệu lý do của tôi 1) hay 2) có ý nghĩa gì không? Tôi không hiểu đầy đủ về việc sử dụng các biến kiểm soát trong DnD.

regression multiple-regression causality

— sachin
nguồn

Nhu cầu về các biến kiểm soát bổ sung có thể phụ thuộc vào việc nhóm điều trị được chọn ngẫu nhiên từ một nhóm lớn hơn với phần còn lại trở thành kiểm soát hay (thường là trong trường hợp phân tích hậu hoc) vì một số tính năng cụ thể.

— Henry

5

không có chúng [tức là các biến bổ sung], các xu hướng sẽ không song song

Vâng đúng vậy. Có thể có các xu hướng cụ thể theo đơn vị mà bạn không hạch toán trừ khi bạn thêm các biến số thay đổi theo thời gian vào mô hình.

Ngay cả khi giả định xu hướng song song được thỏa mãn mà không có các biến bổ sung, việc thêm các biến bổ sung có thể làm tăng độ chính xác của ước tính của bạn, giống như trong các hồi quy khác. Tôi nghĩ rằng đây là một phần của những gì Michael Chernick có trong tâm trí.

Chủ yếu là Kinh tế lượng vô hại có một cuộc thảo luận tốt đẹp có thể hữu ích. Xem đặc biệt trang 236-37.

— người dùng697473
nguồn

1

Đôi khi, khi chúng tôi xem xét hiệu quả điều trị bằng cách tính toán sự khác biệt về tiền xử lý sau điều trị, chúng tôi nói rằng bệnh nhân đóng vai trò là người kiểm soát của chính mình. Mục đích của việc cung cấp một nhóm kiểm soát là để giải thích cho cái gọi là hiệu ứng giả dược. Đôi khi có thể có một sự thay đổi tích cực ngay cả khi điều trị không được áp dụng. Vì vậy, hiệu ứng chúng tôi muốn xác định là mức tăng trung bình trên "hiệu ứng giả dược".

— Michael R. Chernick
nguồn

Xin chào Michael, cảm ơn câu trả lời của bạn. Tôi nghĩ rằng tôi hiểu tại sao chúng ta cần các nhóm kiểm soát. Nhóm kiểm soát được kết hợp trong phương trình hồi quy của tôi với tư cách là những người không điều trị = 1. Vì vậy, đó không thực sự là câu hỏi ở đây. Câu hỏi là tại sao một số bài báo sử dụng các biến kiểm soát bổ sung trên đầu phương trình đã nêu ở trên. Sẽ thật tuyệt nếu bạn có thể trả lời về điều đó hoặc có thể là người khác. Cảm ơn các bạn!

— sachin

Tại sao bạn gọi các biến kiểm soát biến bổ sung? Lý do duy nhất tôi có thể thấy bao gồm các biến bổ sung trong mô hình là các biến có thể chiếm một số biến thể trong phản hồi không được giải thích bởi các biến khác trong mô hình.

— Michael R. Chernick

Vâng, về cơ bản đó là câu hỏi của tôi: Tại sao lại bao gồm các biến này (tức là các biến kiểm soát được bao gồm bởi vì, như bạn nói, chúng có thể giải thích điều gì đó mà chúng tôi yêu cầu điều trị giải thích) khi giả định rằng giả định xu hướng song song giữ? Tôi chỉ có thể giả định rằng bao gồm các biện pháp kiểm soát tiếp theo có nghĩa là làm giảm giả định đó - tức là để xem mức độ điều trị có thể giải thích, ngay cả khi kiểm soát các biến khác. Đây có thể là hậu quả của việc không thể kiểm tra đầy đủ giả định xu hướng song song và có thể thuyết phục người đọc nhiều hơn về hiệu quả của điều trị. Nhưng không chắc chắn về điều đó

— sachin

Hiệu quả đối với đáp ứng không nhất thiết phải đến từ điều trị. Tôi đang nói rằng các biến khác có thể có thể giải thích sự thay đổi trong đáp ứng không phụ thuộc vào điều trị. Nó không phải có bất cứ điều gì để làm với điều trị tương tác với bất cứ điều gì.

— Michael R. Chernick

1

Vâng, cả hai điểm của bạn có ý nghĩa. Để xem một dẫn xuất của hai hương vị khác nhau của mô hình diff-in-diff, bạn có thể xem các bài giảng của tôi về chủ đề này .

— Charlie
nguồn

1

Tiếp tục câu trả lời của Michael, bạn muốn cung cấp càng nhiều bằng chứng càng tốt rằng E [u | Treat] = 0. Đó là một giả định và không bao giờ có thể kiểm chứng trực tiếp, nhưng bạn muốn cung cấp sự tin tưởng cho độc giả mà bạn đã nghĩ về lý do tại sao Có thể giữ. Thêm điều khiển có hiệu quả bắt đầu phân hủy u. Và, một số điều khiển có thể không đạt được mọi thứ bạn muốn nhưng có thể cho bạn cảm giác về loại điều mà bạn có thể không cần phải lo lắng. Ví dụ: nếu bạn có kiểm soát IQ thì điều đó có thể giúp giảm bớt những lo ngại về các biến bị bỏ qua về khả năng.

— người dùng1690130
nguồn