Language
Country/Area
No result found
ماذا لو لم تتمكن من التحكم في التجربة؟ لماذا تعد المتغيرات الآلية هي المفتاح لحل التحيز!
الفهم البديهي لاستخدام المتغيرات الآلية هو أنه عندما يتأثر المتغير المستقل X (المتغير التوضيحي) للباحث بمصطلح الخطأ U، فإن طريقة المربعات الصغرى التقليدية (OLS) قد تؤدي إلى تقديرات متحيزة، في حين يمكن أن تؤدي طريقة IV إلى تقدير متسق مُقتَنىً.
على سبيل المثال، لنفترض أن باحثًا يريد تحليل التأثير السببي للتدخين (X) على الحالة الصحية العامة (Y). إن الارتباط بين التدخين والصحة بناءً على البيانات الرصدية فقط لا يعني أن التدخين يسبب سوء الصحة، لأن هناك متغيرات أخرى مثل الاكتئاب التي قد تؤثر على كل من التدخين والصحة. في هذه الحالة، لا يستطيع الباحثون إجراء تجربة عشوائية محكومة.
يمكن للباحثين أن يفكروا في استخدام معدلات ضريبة التبغ (Z) كمتغير فعال للتدخين، شريطة أن يرتبط معدل الضريبة بالصحة فقط بطريقة يتم التوسط فيها عن طريق التدخين. إذا توصلت دراسة إلى وجود صلة بين معدلات الضرائب على التبغ والظروف الصحية، فسوف يُنظر إلى ذلك باعتباره دليلاً على أن التدخين قد يؤثر على الصحة.
يمكن إرجاع تاريخ المتغيرات الآلية إلى عام 1928، عندما اقترح فيليب ج. رايت هذا المفهوم لأول مرة. تركز أبحاث رايت على العرض والطلب على الزبدة في الولايات المتحدة، وهو يعتقد أن عوامل المناخ يمكن أن تكون بمثابة متغير مفيد لوصف هذه العملية. وقد أدت هذه الفكرة إلى التشكيل التدريجي وتطوير أسلوب المتغير الآلي في القياس الاقتصادي.
فكيف نختار المتغيرات الآلية المناسبة؟ لكي يكون المتغير الآلي فعالاً، يجب استيفاء شرطين رئيسيين: أولاً، يجب أن يكون المتغير الآلي مرتبطًا بالمتغير التوضيحي الداخلي؛ ثانيًا، يجب أن يكون المتغير الآلي غير مرتبط بمصطلح الخطأ. ويعتبر هذان الشرطان ضروريين للحصول على تقديرات متسقة.
بالإضافة إلى ذلك، ينبغي عند اختيار المتغيرات الآلية المناسبة أن نأخذ في الاعتبار مدى فعاليتها في سياق البحث المحدد. في هذا الوقت، يستطيع الباحثون استخدام المخططات السببية لتوضيح العلاقة بين المتغيرات. في بعض الحالات، قد يصبح المتغير متغيرًا فعالًا بعد التحكم في المتغيرات الأخرى.
على سبيل المثال، إذا أردنا تقدير تأثير برنامج الإرشاد الجامعي على المعدل التراكمي للطلاب، فإذا أخذنا في الاعتبار المسافة التي يقطعها الطلاب إلى برنامج الإرشاد، فقد يكون هذا متغيرًا فعالًا يعين تأثيرًا سببيًا على البرنامج، ولكن قم بتقييم التأثير المحتمل للمسافة على انخفاض مستوى تحصيل الطلاب.
اليوم، استكشفت العديد من الأدبيات ذات الصلة بشكل كامل تطبيق المتغيرات الآلية وحالاتها العملية في مجالات مختلفة. على سبيل المثال، أظهر أنجريست وكروجر تطبيق أساليب المتغيرات الآلية في الاقتصاد التعليمي في عام 2001 لتحليل العلاقة السببية بين المؤهلات الأكاديمية والدخل.
وهذا يشير إلى أنه عندما لا يتمكن تحليل الانحدار التقليدي من تقديم تقديرات سببية دقيقة بسبب عوامل مربكة، فإن نهج المتغير الآلي يمكن أن يعوض عن هذا القصور. ومع ذلك، فإن اختيار المتغيرات الآلية المناسبة يعتمد على أساس نظري جيد وفهم عميق لعملية توليد البيانات.
باختصار، توفر المتغيرات الآلية، كطريقة أساسية لحل التحيز، للباحثين أداة تحليلية فعالة عندما يكون من المستحيل إجراء تجربة خاضعة للرقابة. ومع ذلك، هل يمكنك في بحثك تحديد المتغيرات الآلية الفعالة بدقة والكشف عن العلاقة السببية الضمنية؟
