मैंने अतीत में मुझसे कई ऐसे प्रश्न पूछे हैं, जो प्रकाशित कागजात से संबंधित हैं, जो कई क्षेत्रों में पंजीकृत हैं (और संबंधित मॉडल, जैसे पैनल मॉडल या GLM) अवलोकन डेटा पर उपयोग किए जाते हैं (अर्थात नियंत्रित नियंत्रण द्वारा उत्पादित डेटा नहीं। , कई मामलों में - लेकिन हमेशा नहीं - समय के साथ देखे गए डेटा) लेकिन जहां वाद्य चर पेश करने का कोई प्रयास नहीं किया जाता है।
मैंने प्रतिक्रिया में कई आलोचनाएँ की हैं (जैसे कि महत्वपूर्ण चर गायब होने पर पूर्वाग्रह के साथ मुद्दों का वर्णन करने के रूप में) लेकिन चूंकि यहां अन्य लोगों को इस विषय पर मुझसे अधिक संदेह नहीं होगा, मुझे लगा कि मैं पूछूंगा:
रिश्तों के बारे में निष्कर्ष पर आने की कोशिश करने के प्रमुख मुद्दे / परिणाम (विशेषकर, लेकिन कारण निष्कर्ष तक सीमित नहीं) ऐसी स्थितियों में क्या हैं?
क्या अध्ययन के साथ कुछ भी उपयोगी हो सकता है जो उपकरणों के अभाव में ऐसे मॉडलों को फिट करता है?
इस तरह के मॉडलिंग के साथ मुद्दों पर कुछ अच्छे संदर्भ (किताबें या कागजात) हैं (अधिमानतः परिणामों की स्पष्ट गैर-तकनीकी प्रेरणा के साथ, क्योंकि आमतौर पर लोग पूछते हैं कि पृष्ठभूमि की एक किस्म है, कुछ बिना अधिक आँकड़े) जो लोग समीक्षकों को संदर्भित कर सकते हैं। एक पेपर? साधनों के साथ सावधानियों / समस्याओं की चर्चा भी उपयोगी होगी।
(इंस्ट्रूमेंटल वैरिएबल पर मूल संदर्भ यहां दिए गए हैं , हालांकि अगर आपको वहां जोड़ना है, तो यह भी उपयोगी होगा।)
साधनों की खोज और उपयोग के अच्छे व्यावहारिक उदाहरणों की ओर संकेत एक बोनस होगा, लेकिन इस प्रश्न के लिए केंद्रीय नहीं है।
[मैं दूसरों को यहाँ किसी भी अच्छे उत्तर की ओर इशारा करूँगा क्योंकि ऐसे प्रश्न मेरे पास आते हैं। मैं एक या दो उदाहरण जोड़ सकता हूं जैसा कि मैं उन्हें प्राप्त करता हूं।]