Match匹配估计做敏感性检验的最新方法, 让不可观测变量基础上的选择无处遁形
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今天，"因果推断研究小组"将为圈友引荐如何对Matching方法做敏感性检验的方法，主要致力于检测是否存在违背"selection on observables"假设的可能。
对于我们常用的观测数据，匹配(Matching)是在反事实框架下估计平均处理效果( ATEs )的常用方法。然而，近年来，许多学者对这种因果推理方法的有效性进行了质疑，因为它的可靠性在很大程度上依赖于所谓的"selection on observables"假设。
他们认为，当不可观察的混杂因素对估计产生偏误时，匹配所得到的结果是难以令人信服的，因此，实证研究者应该考虑那些能够处理"不可观测选择"的替代方法(即，我们的选择需要建立在所有可观测到的变量基础上)。不过，这些替代方案需要很多需要花费很多成本才能够获得额外信息，有时候就算花了大力气也压根得不到这些信息。
出于这个原因，一些学者提出了匹配敏感度测试，以确定是否存在不可观察的选择。文献里主要有两种方法: Rosenbaum (1987)和Ichino, Mealli, and Nannicini (2008) ，而且这两种方法都乐意在Stata中实现。传统的，我们一般是使用mhbounds和rbounds来对匹配估计进行敏感性检验。
在下面这套slides里，Cerulli提出了第三种不同的敏感度测试(sensimatch)，用基于"leave covariates outs“方法来检验在匹配估计中存在不可观测性选择。这种植根于机器学习的敏感度测试，用不同的匹配协变量来进行模拟估计，然后与咱们的基准匹配结果进行比较。
这些程序都可以通过Stata的"ssc install "进行安装。
想进一步探讨匹配的敏感性检验，欢迎到因果推断研究小组交流访问(文末阅读原文)。
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