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基本无害 | 因果识别的比照基准——理想实验(3)
基本无害的计量经济学
——实证研究者指南
(重译本)
第二章 理想的实验
第三节 实验的回归分析
正文共2132个字,预计阅读时间6分钟。感谢阅读!
原文:2.3节
前情提要:2.1 选择性问题
前情提要:2.2 使用随机分配解决选择性问题
2.3 实验的回归分析
为方便阅读,我们将式2.1.1列在下方:
所以,这种相关性反映了接受处理者和未接受处理者潜在结果的差异。正如在关于住院治疗的那个寓言中,那些接受住院治疗的人在没有住院治疗的状态下健康状况更差,以及在Angrist和Lavy(1999)的研究中,小班学生的考试分数倾向于本来就更低一些。
为方便阅读,我们将表2.2.2列在下方
表2.2.2:班级规模对考试成绩影响的实验估计
解释变量 (1) (2) (3) (4) 小班 4.82 5.37 5.36 5.37 (2.19) (1.26) (1.21) (1.19) 普通班(带全职助理) .12 .29 .53 .31 (2.23) (1.13) (1.09) (1.07) 是否白人或亚裔 — — 8.35 8.44 (1.35) (1.36) 是否女孩 — — 4.48 4.39 (.63) (.63) 是否享受免费午餐 — — -13.15 -13.07 (.77) (.77) 是否白人教师 — — — -.57 (2.10) 教师经验 — — — .26 (.10) 教师是否具有硕士学位 — — — -0.51 (1.06) 学校固定效应 No Yes Yes Yes .01 .25 .31 .31 注:改编自Krueger(1999)中的表5。因变量为斯坦福结业测试成绩(百分制)。括号中给出的是考虑了类内相关残差的稳健标准误。样本规模是5681。
回归在实证经济研究中起着极其重要的作用。正如我们在本章中所看到的,回归非常适合于实验数据的分析。在某些情况下,我们无法进行随机分配时,仍可以用回归来近似实验。在我们讨论回归何时能有因果解释这个重要问题之前,回顾一些基本的回归事实和性质还是很有用的。不管运用回归的动机是什么,这些事实和性质对于任何回归来说都是可靠而正确的。
本专栏主理人简介
企研数据学术顾问 · 李井奎
李井奎,1978年1月生,浙江工商大学经济学院教授、博士生导师,哈佛大学访问学者,以教书育人和传播学问为己任,曾获浙江省“高校优秀教师”称号。除学术论文写作之外,还著有《大侦探经济学:现代经济学的因果推断革命》等科普著作。
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