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Was passiert, wenn Sie das Experiment nicht kontrollieren können? Warum Instrumentvariablen der Schlüssel zur Lösung von Verzerrungen sind!
In der Statistik, Ökonometrie, Epidemiologie und anderen verwandten Disziplinen werden Instrumentvariablenmethoden (IV) häufig verwendet, um kausale Beziehungen abzuschätzen, wenn kontrollierte Experimente nicht durchführbar sind oder Behandlungen nicht erfolgreich an jede Einheit weitergegeben werden können. Beziehung. Einfach ausgedrückt: Wenn Sie auf das Problem der Korrelation zwischen den erklärenden Variablen und dem Fehlerterm stoßen, können Sie durch die Verwendung von Instrumentvariablen verzerrte Ergebnisse vermeiden.
Das intuitive Verständnis der Verwendung von Instrumentvariablen besteht darin, dass, wenn die unabhängige Variable X des Forschers (erklärende Variable) durch den Fehlerterm U beeinflusst wird, die herkömmliche Methode der kleinsten Quadrate (OLS) zu verzerrten Schätzungen führen kann, während die IV-Methode Eine konsistente Schätzung kann erhalten.
Nehmen wir beispielsweise an, ein Forscher möchte die kausale Wirkung des Rauchens (X) auf den allgemeinen Gesundheitszustand (Y) analysieren. Der ausschließlich auf Beobachtungsdaten beruhende Zusammenhang zwischen Rauchen und Gesundheit bedeutet nicht, dass Rauchen die Gesundheit beeinträchtigt, da es andere Variablen wie Depressionen gibt, die sowohl das Rauchen als auch die Gesundheit beeinflussen können. In diesem Fall können die Forscher keine randomisierte kontrollierte Studie durchführen.
Forscher könnten die Verwendung der Tabaksteuersätze (Z) als Instrumentvariable für das Rauchen in Erwägung ziehen, vorausgesetzt, dass der Steuersatz nur in einer durch das Rauchen vermittelten Weise mit der Gesundheit in Zusammenhang steht. Wenn eine Studie einen Zusammenhang zwischen der Tabaksteuer und dem Gesundheitszustand feststellt, wäre dies ein Beweis dafür, dass Rauchen die Gesundheit beeinträchtigen kann.
Die Geschichte der Instrumentvariablen lässt sich bis ins Jahr 1928 zurückverfolgen, als Philip G. Wright das Konzept erstmals vorschlug. Wrights Forschung konzentriert sich auf Angebot und Nachfrage von Butter in den Vereinigten Staaten und er glaubt, dass Klimafaktoren als geeignete Instrumentvariable zur Beschreibung dieses Prozesses dienen können. Diese Idee führte zur allmählichen Entstehung und Entwicklung der Instrumentvariablenmethode in der Ökonometrie.
Wie wählt man also geeignete Instrumentvariablen aus? Damit eine Instrumentalvariable wirksam ist, müssen zwei Hauptbedingungen erfüllt sein: Erstens muss die Instrumentalvariable mit der endogenen erklärenden Variable korreliert sein. Zweitens darf die Instrumentalvariable nicht mit dem Fehlerterm korreliert sein. Diese beiden Bedingungen sind für die Erlangung konsistenter Schätzungen von wesentlicher Bedeutung.
Darüber hinaus sollte bei der Auswahl geeigneter Instrumentvariablen auch deren Wirksamkeit im spezifischen Forschungskontext berücksichtigt werden. Derzeit können Forscher Kausaldiagramme verwenden, um die Beziehung zwischen Variablen zu visualisieren. In manchen Fällen kann eine Variable nach der Kontrolle anderer Variablen zu einer effektiven Instrumentvariable werden.
Wenn wir beispielsweise die Wirkung eines Studienberatungsprogramms auf den Notendurchschnitt der Studenten abschätzen möchten und die Entfernung, die die Studenten zum Beratungsprogramm zurücklegen, berücksichtigt wird, kann dies eine Instrumentvariable sein, die dem Programm einen kausalen Effekt zuschreibt. Programm, aber beurteilen Sie die möglichen Auswirkungen der Entfernung auf die schlechten Leistungen der Schüler.
Heute gibt es zahlreiche einschlägige Veröffentlichungen, die sich eingehend mit der Anwendung von Instrumentvariablen und ihren praktischen Anwendungsfällen in unterschiedlichen Bereichen befassen. Beispielsweise demonstrierten Angrist und Krueger im Jahr 2001 die Anwendung von Instrumentvariablenmethoden in der Bildungsökonomie, um den kausalen Zusammenhang zwischen akademischen Qualifikationen und Einkommen zu analysieren.
Dies deutet darauf hin, dass der Instrumentvariablenansatz diesen Mangel ausgleichen kann, wenn die traditionelle Regressionsanalyse aufgrund von Störfaktoren keine präzisen Kausalschätzungen liefern kann. Die Auswahl geeigneter Instrumentvariablen erfordert jedoch eine gute theoretische Grundlage und ein tiefes Verständnis des Datengenerierungsprozesses.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Instrumentvariablen als Schlüsselmethode zur Beseitigung von Verzerrungen den Forschern ein wirksames Analysewerkzeug an die Hand geben, wenn die Durchführung eines kontrollierten Experiments unmöglich ist. Können Sie jedoch in Ihrer Forschung wirksame Instrumentvariablen genau auswählen und die implizite Kausalbeziehung aufdecken?
