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¿Qué pasa si no puedes controlar el experimento? ¿Por qué las variables instrumentales son la clave para resolver el sesgo?
En estadística, econometría, epidemiología y otras disciplinas relacionadas, los métodos de variables instrumentales (VI) se utilizan ampliamente para estimar relaciones causales cuando los experimentos controlados no son factibles o los tratamientos no pueden administrarse con éxito a cada unidad. relación. En pocas palabras, cuando se encuentra el problema de correlación entre las variables explicativas y el término de error, el uso de variables instrumentales puede evitar resultados sesgados.
La comprensión intuitiva del uso de variables instrumentales es que cuando la variable independiente X del investigador (variable explicativa) se ve afectada por el término de error U, el método de mínimos cuadrados convencional (MCO) puede conducir a estimaciones sesgadas, mientras que el método IV puede proporcionar una estimación consistente. obtenido.
Por ejemplo, supongamos que un investigador quiere analizar el efecto causal del tabaquismo (X) sobre el estado general de salud (Y). La correlación entre fumar y salud basada únicamente en datos observacionales no significa que fumar cause mala salud, porque hay otras variables como la depresión que pueden afectar tanto al tabaquismo como a la salud. En este caso, los investigadores no pueden realizar un ensayo controlado aleatorio.
Los investigadores podrían considerar el uso de las tasas de impuestos al tabaco (Z) como una variable instrumental para el tabaquismo, siempre que la tasa de impuestos solo esté asociada con la salud de una manera mediada por el tabaquismo. Si un estudio encuentra un vínculo entre las tasas de impuestos al tabaco y las condiciones de salud, se consideraría como evidencia de que fumar puede afectar la salud.
La historia de las variables instrumentales se remonta a 1928, cuando Philip G. Wright propuso por primera vez el concepto. La investigación de Wright se centra en la oferta y la demanda de mantequilla en Estados Unidos y cree que los factores climáticos pueden servir como una variable instrumental adecuada para describir este proceso. Esta idea condujo a la formación y desarrollo gradual del método de variable instrumental en econometría.
Entonces, ¿cómo elegir las variables instrumentales apropiadas? Para que una variable instrumental sea efectiva, deben cumplirse dos condiciones principales: primero, la variable instrumental debe estar correlacionada con la variable explicativa endógena; segundo, la variable instrumental debe no estar correlacionada con el término de error. Estas dos condiciones son esenciales para obtener estimaciones consistentes.
Además, la selección de variables instrumentales apropiadas también debe considerar su eficacia en el contexto de investigación específico. En este momento, los investigadores pueden utilizar diagramas causales para visualizar la relación entre variables. En algunos casos, una variable puede convertirse en una variable instrumental efectiva después de controlar otras variables.
Por ejemplo, si queremos estimar el efecto de un programa de orientación universitaria sobre el GPA de los estudiantes, si se toma en cuenta la distancia que recorren los estudiantes hasta el programa de orientación, esta puede ser una variable instrumental que asigne un efecto causal al programa, pero evaluar el posible impacto de la distancia en el bajo rendimiento de los estudiantes.
Hoy en día, mucha literatura relevante ha explorado a fondo la aplicación de las variables instrumentales y sus casos prácticos en diferentes campos. Por ejemplo, Angrist y Krueger demostraron la aplicación de métodos de variables instrumentales en la economía educativa en 2001 para analizar la relación causal entre las calificaciones académicas y los ingresos.
Esto sugiere que cuando el análisis de regresión tradicional no puede proporcionar estimaciones causales precisas debido a factores de confusión, el enfoque de variable instrumental puede compensar esta deficiencia. Sin embargo, la selección de variables instrumentales apropiadas depende de una buena base teórica y una comprensión profunda del proceso de generación de datos.
En resumen, las variables instrumentales, como método clave para resolver sesgos, proporcionan a los investigadores una herramienta analítica eficaz cuando es imposible realizar un experimento controlado. Sin embargo, en su investigación, ¿puede seleccionar con precisión variables instrumentales efectivas y revelar la relación causal implícita?
