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回复 2# Kenneth 的帖子
C6 V( m; N4 n4 T
8 r! V \7 V, @4 J9 z, } q$ j1 X6 b& j7 |7 | R; d3 u& ~
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?' j2 ^0 J) b# Z4 R5 ^3 n/ q( j1 W
. `, k3 w9 f0 J9 [3 Y
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。8 P" e* ]# n4 I8 M
9 |# _' R6 P, I! A5 e; I
比如,3 ~ Q- A' w& O1 o% j
4 F. |# S6 p, e& L6 t% @# K; }5 @4 M
Y = b0 + b1 X + e,( A. g+ k" P9 W$ n, I( j
( a* F6 [) h4 O- A H& k R
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。# V& o& w' b! Z3 {' U
& y/ U0 U1 u- t( M" o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?
9 h% X0 M3 ~* r* I7 O |
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