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回复 2# Kenneth 的帖子
( @8 \4 ^& y9 _3 Y6 j) @* z6 \9 @/ p& r; l
( K% `3 y5 I# PKenny, 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?
* U! V6 c/ x8 s9 i) D- o1 P! S( {7 v# W, Z
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。5 W% d8 L& y* A4 T" L( v- W' u
1 P1 e1 q/ B2 P' Z. w( _+ Z比如,* g# w9 {0 b, H- Y
0 o3 H& _. ~$ B/ C" TY = b0 + b1 X + e,' M! j/ }* b- ~0 C+ b9 g4 t
* |' d- U, K* l! S8 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。
+ ?. ^0 y0 u: D+ G/ p' ^ T/ t. p5 Y4 V- p% K s" Z" E5 @4 L# H5 K5 }
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?
5 i5 X1 W% D5 L0 S$ A |
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