Stata:处理衡量偏误-变量误差模型的一些建议

内生性有 3 个主要来源:遗漏变量、互为因果和衡量偏误。其中第三种衡量偏误受到的关注相对较少,但若存在这一问题,会导致研究者无法一致地估计解释变量的系数。 10/16 内生性-因果推断

A-理论部分:控制变量!控制变量!Good-Controls-Bad-Controls

在实证研究中「坏的控制」时常出现,当一个变量的加入使得回归结果与预期产生明显差异时,该变量可能是坏的控制。如何避免这一差异已经成为实证研究中的重要挑战。在本文中,我们试图使用图形工具来解决这一问题 09/08 内生性-因果推断

B-Stata模拟:控制变量!控制变量!Good-Controls-Bad-Controls

Stata模拟:控制变量!控制变量!Good-Controls-Bad-Controls 09/08 内生性-因果推断

Stata:中断时间序列分析-itsa

中断时间序列 (ITS) 是公共卫生、公共政策和卫生服务领域的一种常见研究方法。该方法通过控制结果变量干预前的上升或下降趋势,来检验干预措施的效果,包括中断前后的水平变化和趋势变化。 07/15 内生性-因果推断