कार्य-कारण दिखाने के लिए अनुभवजन्य तकनीकें क्या हैं?


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एक साधारण रेखीय प्रतिगमन केवल दो चर के बीच सहसंबंध दिखाता है। कार्य-कारण स्थापित करने के लिए, दो सामान्यतः सिखाई गई विधियाँ IV प्रतिगमन और प्राकृतिक प्रयोग हैं। कार्यविधि स्थापित करने के लिए लोग किन अन्य तरीकों का उपयोग करते हैं?


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यह विवादित है कि क्या IV प्रतिगमन कार्य के बारे में बहुत कुछ कहता है
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जवाबों:


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प्राकृतिक प्रयोग आम तौर पर प्रति कारण कारण निष्कर्ष उपकरण के बजाय कारण निष्कर्ष के लिए एक सेटिंग है। आपको अक्सर अंतर-अंतर या वाद्य चर जैसे कुछ भी नियोजित करने की आवश्यकता होती है, भले ही आपके पास एक प्राकृतिक प्रयोग हो।

यहाँ सांख्यिकीय कारण निष्कर्ष दृष्टिकोण की एक सूची (दृष्टिकोण: विवरण का वर्णन करें)

  • इंस्ट्रूमेंटल वेरिएबल्स : रैंडमली वेरिएबल एक्स वेरिएबल Z को केवल Y के माध्यम से प्रभावित करता है
  • अंतर में अंतर : यदि दो समूहों में एक समान प्रवृत्ति है और केवल एक समूह का इलाज किया जाता है, तो समूहों के बीच अंतर में परिवर्तन उपचार प्रभाव है
  • रिग्रेशन डिसकंटिनिटी : यदि एक कठिन सीमा निर्धारित उपचार है, तो उस दहलीज के चारों ओर अंतर देखें
  • घनत्व स्कोर मिलान : उपचार की एक समान संभावना के साथ उपचारित टिप्पणियों के साथ अनुपचारित टिप्पणियों का मिलान करके एक नियंत्रण समूह बनाएं, जिसका इलाज (लेकिन वास्तव में इलाज नहीं) होने की संभावना थी।
  • मनलोबिस डिस्टेंस मैचिंग : अनुपचारित टिप्पणियों का मिलान करके एक नियंत्रण समूह बनाएं जो कि उपचार के समान दिखता है। एक और उल्लेखनीय दूरी का उपाय मोटे सटीक मिलान है
  • सिंथेटिक नियंत्रण : जब आपके पास केवल एक उपचारित अवलोकन होता है, तो अनुपचारित टिप्पणियों का एक समग्र बनाएं जो व्यक्तिगत रूप से अपूर्ण नियंत्रण हैं लेकिन सामूहिक रूप से एक अच्छा नियंत्रण के रूप में कार्य करते हैं।
  • सिंथेटिक कोहर्ट्स - व्यक्तियों के पैनल की तरह समूहों की बार-बार टिप्पणियों को समझें और पैनल तकनीकों को नियोजित करें।
  • हेकमैन सुधार जैसे चयन पूर्वाग्रह मॉडलिंग : चयन पूर्वाग्रह के लिए एक पैरामीट्रिक फॉर्म को मान लें और इसे हटा दें, इसलिए सही प्रतिगमन परिणामों को व्याख्यायित किया जा सकता है।
  • अधिक व्यापक रूप से वेटिंग नमूना - ब्याज की वास्तविक आबादी की तरह अधिक देखने के लिए नमूना इकाइयों को भारित करके अंतर्जात भागीदारी और अन-मॉडल प्रतिरूपता से उत्पन्न पूर्वाग्रह को ठीक करें।

तरीकों की एक सूची के लिए आप हमारे ReplicationWiki पर एक नज़र डाल सकते हैं। अध्ययन जो उनका उपयोग करते हैं वे सूचीबद्ध हैं, और आप खोज कर सकते हैं कि उनमें से किसके पास डेटा और कोड उपलब्ध है, जैसे अंतर में अंतर के लिए
जनवरी हॉफलर

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अंतर में अंतर शायद अर्थमिति में पसंदीदा तरीका है (हालांकि इसमें बूटस्ट्रैपिंग की आवश्यकता होती है, अर्थात स्व-सहसंबंध से डेटा को सही करना)। यह मूल रूप से दो समूहों के विकास की तुलना करता है, एक बिंदु से जिस पर कोई भी दिए गए कारक के अधीन नहीं होता है, जिसमें से एक कारक के अधीन होता है। एक प्रसिद्ध उदाहरण कार्ड और क्रुएगर का उपयोग न्यूनतम मजदूरी के प्रभाव की जांच करने के लिए है।


अगर किसी को पता है कि मैं उस तस्वीर को कैसे स्केल कर सकता हूं, तो बेझिझक संपादित करें;)
विकी

बस मानक HTML छवि कोड का उपयोग करें: (उदाहरण के लिए, <img src = "URL" चौड़ाई = "100" ऊंचाई = "100">)
BKay

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भिन्नता में भिन्नता कार्य-कारण को स्थापित नहीं करती है। यह एक प्रभाव के संभावित आकार को स्थापित करता है; लेकिन कार्य-कारण नहीं।
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मात्रा का प्रभाव कार्य-कारण का आकलन कर रहा है, कम से कम ओपी इसे समझता है।
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भिन्नता में अंतर के रूप में प्रतिगमन विरूपता डिजाइन प्राकृतिक प्रयोगों के दोहन की एक विधि है। यह मनमाने नियमों का निर्माण करता है जो अन्यथा समान इकाइयों को अलग-अलग "उपचार" देते हैं।

विकिपीडिया से एक उदाहरण:

यदि किसी दिए गए ग्रेड से ऊपर के सभी छात्रों को - उदाहरण के लिए 80% - छात्रवृत्ति दी गई है, तो 80% कट-ऑफ के आसपास के छात्रों की तुलना करके स्थानीय उपचार प्रभाव को अलग करना संभव है: यहाँ अंतर्ज्ञान यह है कि 79% स्कोर करने वाले छात्र की संभावना है 81% स्कोर करने वाले छात्र के समान होने के लिए — 80% की पूर्व-निर्धारित सीमा निर्धारित करें, हालांकि, एक छात्र छात्रवृत्ति प्राप्त करेगा जबकि दूसरा नहीं करेगा। प्राप्तकर्ता (उपचार समूह) के परिणाम की तुलना गैर-प्राप्तकर्ता (नियंत्रण समूह) के प्रतिपक्षीय परिणाम से करेगा, इसलिए यह स्थानीय उपचार प्रभाव प्रदान करेगा।


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@EnergyNumbers द्वारा टिप्पणी का पालन करने के लिए, अपने सिद्धांत से कार्य-कारण प्रवाह होता है

एक महत्वपूर्ण अंतर यह है: @ BKay के उत्तर में किसी भी विधि में गणित प्रक्रिया के अंत में संख्याओं को बाहर थूकने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, एक अलग-अलग अंतर पर विचार करें जहां आपका उपचार कुछ मूर्खतापूर्ण है जैसे कुत्ते द्वारा चेहरे पर पाला जाना। आप हमेशा यह देखने के लिए एक अलग-थलग सेट कर सकते हैं कि क्या कुत्तों द्वारा चेहरे पर चाटा जाने से लोग अंतरिक्ष यात्री बन जाते हैं।

एक तरफ अलगपन, जमीन से कार्य-कारण के बारे में सोचना काफी मददगार हो सकता है - अपनी पसंद की प्रक्रिया को शामिल करने के लिए। अर्थशास्त्र में सेमिनार अक्सर सिद्धांत की व्यवहार्यता और मान्यताओं की वैधता के आसपास घूमते हैं।

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