- 最后登录
- 2012-1-4
- 注册时间
- 2010-7-13
- 威望
- 0
- 金钱
- 43
- 贡献
- 29
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 72
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 15
- 主题
- 0
- 精华
- 0
- 好友
- 2
  
- 注册时间
- 2010-7-13
- 最后登录
- 2012-1-4
- 积分
- 72
- 精华
- 0
- 主题
- 0
- 帖子
- 15
|
回复 2# Kenneth 的帖子
: @- w. l+ ~6 a) U) r* N+ m6 Z) x9 P6 v! B. X$ K6 }
" A+ Y0 j/ o8 F8 X1 `) \2 N5 dKenny, 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?
# S4 o6 k1 j6 J# T C! d- J
/ ]: f! U8 C R8 _/ h* W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。! n( b7 E2 r, f) V7 I
" V2 l u+ m* q/ J" d
比如,$ Z3 x) M# M# F e: V. U% F
* n! ~$ V5 e; {Y = b0 + b1 X + e,
4 B* N* j& F# ?
) i3 q) d. u% ~0 t' }% _* ^9 K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。
3 |: p9 @$ x, F1 e1 {1 O% j' A. V# 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?; U9 w0 H" e) h0 t- D0 `- q
|
|