工具变量中排除限制的重要性-教育资源网

在许多研究领域，包括统计学和经济学，研究人员在使用工具变量（IV）或外生变量估计结果时依赖有效的排除限制。这种计算通常用于分析二元处理的因果效应。

变量和排除限制

松散定义，只要自变量不直接影响方程中的因变量，排除限制就被认为是有效的。例如，研究人员依靠样本人群的随机化来确保治疗组和对照组之间的可比性。然而，有时随机化是不可能的。

这可能有多种原因，例如无法获得合适的人口或预算限制。在这种情况下，最佳实践或策略是依赖工具变量。简而言之，当对照实验或研究根本不可行时，使用工具变量的方法来估计因果关系。有效排除限制发挥作用的'。

当研究人员使用工具变量时，他们依赖于两个主要假设。首先是排除的仪器独立于错误过程分发。另一个是排除的工具与包含的内生回归因子充分相关。因此，IV模型的规范指出，排除的工具仅间接影响自变量。

因此，排除限制被认为是影响治疗分配的观察变量，而不是以治疗分配为条件的感兴趣的结果。另一方面，如果排除的工具显示对因变量产生直接和间接影响，则应拒绝排除限制。

在联立方程系统或方程组中，排除限制是至关重要的。联立方程组是一组有限的方程组，其中做出了某些假设。尽管它对方程组的解很重要，但由于该条件涉及不可观察的残差，因此无法测试排除限制的有效性。

排除限制通常由研究人员直观地强加，研究人员必须说服这些假设的合理性，这意味着观众必须相信研究人员支持排除限制的理论论点。

排除限制的概念表示一些外生变量不在某些方程中。通常，这个想法是通过说外生变量旁边的系数为零来表示的。这种解释可以使这个限制（假设）可检验，并且可以使联立方程系统被识别。

来源

肽健康知识