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回复 2# Kenneth 的帖子- k4 c% D* h J: N
/ d; w7 G/ o. R4 \3 M
8 }6 L- a# Z% ^& _7 ]+ `3 I1 ~
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?
! G( ^ T3 `9 B v
' J& p4 M3 ^8 E& B3 J( i0 ~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。
& O8 i, H7 \ ?. b: a7 A* j) y6 p4 ]9 n: | d- M6 e
比如, K4 D9 ]6 b! H: }3 X: s
# K5 o* m4 R1 o3 ?. t% f. v& ^Y = b0 + b1 X + e,
% h+ H' e0 F) f& b# U/ N( n$ x6 ^* u* O* U
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。. V5 F: D9 w5 q% q' T
( e4 X& ?9 `+ R! e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?
6 y _' M8 C. Z7 M5 t% L+ h. L |
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