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回复 2# Kenneth 的帖子
1 j+ e( X& }6 e d6 v
+ s$ c& m" o: g! L; e$ @, \; _; u4 r) ]
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?( ^( [' y+ n( s8 O
0 D I6 Z+ ?) L& i# G5 X
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。0 o2 j* Z( T) V4 J" o4 U; U5 b
" t% |( v& n8 M- `# j
比如,
1 P8 _- u2 s1 H: t
- t2 {1 }4 k4 e* d" LY = b0 + b1 X + e,; @/ D" J: m8 d, X5 T' p
' x& Q9 X; q$ [) @; b
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。
6 V d0 V5 w6 G7 r; S$ c# u6 d8 x6 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?
1 d; ~& V: o& [% T, f |
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