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《统计与决策》 2017年04期
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随机化实验和观察性研究中处理效应的识别与估计

付连艳  马树才  
【摘要】:文章考虑处理效应评估的统计方法。在许多社会科学中,人们经常关心处理效应的评估问题。这个问题最初来源于评价一种新药有没有疗效,而后人们把它扩展到很多领域。人们评估处理效应的最直接的方法是比较处理组与对照组的平均输出。然而,这种方法通常会导致处理效应估计产生选择性偏差。在随机化试验中,处理变量的随机化分配能够克服这种偏差。然而,随机化实验经常是不实用的,研究者们用的更多的是观测研究。在观测研究中,无混杂分配能够克服选择性偏差。并且在这个假设下,回归、匹配和倾向得分等方法都可以用于评估处理效应。
【作者单位】辽宁大学经济学院;
【关键词】因果效应 Rubin因果模型 选择性偏倚
【基金】:国家自然科学基金资助项目(NSFC11301245)
【分类号】:O211
【正文快照】:
0引言著名计量经济学家Wooldridge在他久负盛名的《截面数据与面板数据的计量经济分析》一书中曾说:经济学和其他社会科学中的大多数实证研究的目标就是去决定一个变量的变化是否会引起另一个变量的变化。如在社会研究中经常有这样的情形,降低税率是否会促进投资需求?对务工人

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