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回复 2# Kenneth 的帖子
5 S/ \0 G: i7 W5 M& S
% Y2 q d5 ^. G3 B2 m/ ^8 H: U+ S4 ~& W; H' P; _. d& Q
Kenny, 您所说的missing key variables,是不是只要是没有放入方程那些dependent variable的重要independent variables就算?还是这样的key variables需要满足两个条件:(1)是要解释的dependent variable的重要independent variable; (2) 和已经放入方程的independent variable(s)相关。我记得confounding effect需要confounder既和dependent variable又和independent variable相关。您所提到的key variables是指confounder吗?$ J$ c9 U: | {" W% p
8 Q" l( l' S& O" q8 n5 [/ ^
我在想的是,没有放入方程的变量即使和dependent variable相关,但是,如果这些未放入方程的变量不和研究所关注的independent variable相关的话,对于independent variable的coefficient的估计应该也没有影响。
1 j5 n" p; c4 o" w: p. G3 i! p) G* n: _8 G5 x k9 Z: }4 j7 f
比如,
3 t$ r4 e0 e4 U( Y/ H) n
3 M, ~/ T9 y' i% C* WY = b0 + b1 X + e,
4 B- e7 X' j0 o* W- }! x6 h) R @ G" I% p' |$ ^
如果 Z 同样是 Y的重要自变量,但是 Z和X不相关的话,上面的方程中b1的估计不会biased。# x1 O, v/ J4 u/ E4 A- o l
5 r G, X, [0 e# n当然,问题是,很难保证未放入方程的变量和indepedent variable不相关。这是不是很多研究在列举说明了dependent variable的重要影响变量之后,"没有说明它们与自己的研究的independent variable是否相关",就直接将它们都作为control variables的原因?
# t U/ ^# k# j2 s7 O5 n |
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