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Et si vous ne pouvez pas contrôler l'expérience ? Pourquoi les variables instrumentales sont la clé pour résoudre les biais !
En statistique, en économétrie, en épidémiologie et dans d'autres disciplines connexes, les méthodes de variables instrumentales (VI) sont largement utilisées pour estimer les relations de cause à effet lorsque les expériences contrôlées ne sont pas réalisables ou que les traitements ne peuvent pas être administrés avec succès à chaque unité. En termes simples, lorsque vous rencontrez le problème de corrélation entre les variables explicatives et le terme d’erreur, l’utilisation de variables instrumentales peut éviter des résultats biaisés.
La compréhension intuitive de l'utilisation des variables instrumentales est que lorsque la variable indépendante X du chercheur (variable explicative) est affectée par le terme d'erreur U, la méthode des moindres carrés (MCO) conventionnelle peut conduire à des estimations biaisées, tandis que la méthode IV peut donner une estimation cohérente. obtenu.
Par exemple, supposons qu’un chercheur souhaite analyser l’effet causal du tabagisme (X) sur l’état de santé général (Y). La corrélation entre le tabagisme et la santé, basée uniquement sur des données d’observation, ne signifie pas que le tabagisme entraîne une mauvaise santé, car d’autres variables telles que la dépression peuvent affecter à la fois le tabagisme et la santé. Dans ce cas, les chercheurs ne peuvent pas mener un essai contrôlé randomisé.
Les chercheurs pourraient envisager d’utiliser les taux d’imposition du tabac (Z) comme variable instrumentale pour le tabagisme, à condition que le taux d’imposition ne soit associé à la santé que d’une manière médiatisée par le tabagisme. Si une étude établit un lien entre les taux d’imposition du tabac et les problèmes de santé, cela sera considéré comme une preuve que le tabagisme peut avoir des effets sur la santé.
L’histoire des variables instrumentales remonte à 1928, lorsque Philip G. Wright a proposé le concept pour la première fois. Les recherches de Wright se concentrent sur l’offre et la demande de beurre aux États-Unis, et il estime que les facteurs climatiques peuvent servir de variable instrumentale appropriée pour décrire ce processus. Cette idée a conduit à la formation et au développement progressifs de la méthode des variables instrumentales en économétrie.
Alors, comment choisir les variables instrumentales appropriées ? Pour qu’une variable instrumentale soit efficace, deux conditions principales doivent être remplies : premièrement, la variable instrumentale doit être corrélée à la variable explicative endogène ; deuxièmement, la variable instrumentale doit être décorrélée du terme d’erreur. Ces deux conditions sont essentielles pour obtenir des estimations cohérentes.
En outre, la sélection des variables instrumentales appropriées doit également tenir compte de leur efficacité dans le contexte de recherche spécifique. À l’heure actuelle, les chercheurs peuvent utiliser des diagrammes causaux pour visualiser la relation entre les variables. Dans certains cas, une variable peut devenir une variable instrumentale efficace après avoir contrôlé d’autres variables.
Par exemple, si nous voulons estimer l'effet d'un programme d'orientation universitaire sur la moyenne générale des étudiants, si la distance parcourue par les étudiants pour se rendre au programme d'orientation est prise en compte, cela peut être une variable instrumentale qui attribue un effet causal à l' programme, mais évaluer l’impact possible de la distance sur la faible réussite des élèves.
Aujourd’hui, de nombreuses littératures pertinentes ont pleinement exploré l’application des variables instrumentales et leurs cas pratiques dans différents domaines. Par exemple, Angrist et Krueger ont démontré l’application de méthodes de variables instrumentales en économie de l’éducation en 2001 pour analyser la relation causale entre les qualifications académiques et le revenu.
Cela suggère que lorsque l’analyse de régression traditionnelle ne peut pas fournir d’estimations causales précises en raison de facteurs de confusion, l’approche de la variable instrumentale peut compenser cette lacune. Cependant, la sélection de variables instrumentales appropriées repose sur une bonne base théorique et une compréhension approfondie du processus de génération de données.
En résumé, les variables instrumentales, en tant que méthode clé pour résoudre les biais, fournissent aux chercheurs un outil d’analyse efficace lorsqu’il est impossible de mener une expérience contrôlée. Cependant, dans votre recherche, pouvez-vous sélectionner avec précision des variables instrumentales efficaces et révéler la relation causale implicite ?
