Language
Country/Area
No result found
Tahukah Anda bagaimana variabel instrumental membantu mengungkap hubungan kausal yang sebenarnya?
Dalam disiplin ilmu terkait seperti statistika, ekonometrika, dan epidemiologi, metode variabel instrumental (IV) dapat digunakan ketika eksperimen terkontrol tidak dapat dilakukan atau ketika perlakuan tidak berhasil diberikan ke setiap sampel dalam eksperimen acak untuk memperkirakan kausalitas. Tujuan utama variabel instrumental adalah untuk membantu menemukan hubungan kausal yang mungkin ada ketika variabel independen dikaitkan dengan istilah galat, terutama dalam kasus bias saat menggunakan metode kuadrat terkecil (OLS) tradisional.
Efektivitas variabel instrumental terletak pada fakta bahwa variabel tersebut dapat menyebabkan perubahan pada variabel independen, tetapi tidak memiliki efek independen pada variabel dependen dan tidak terkait dengan istilah galat, sehingga peneliti dapat mengungkapkan dampak kausal antara variabel independen dan variabel dependen. .
Metode variabel instrumental memungkinkan peneliti membuat estimasi yang konsisten ketika variabel penjelas (kovariat) dikaitkan dengan istilah galat dalam model regresi. Korelasi ini dapat terjadi dalam situasi berikut: kausalitas "terbalik" antara variabel, variabel yang dihilangkan memengaruhi variabel independen dan dependen, atau masalah variabel yang disebabkan oleh kesalahan pengukuran. Dalam kasus ini, algoritma OLS menghasilkan hasil estimasi yang bias dan tidak konsisten. Namun, jika variabel instrumental yang valid dapat ditemukan, estimasi yang konsisten dapat diperoleh meskipun ada masalah.
Variabel instrumental secara umum didefinisikan sebagai variabel yang tidak ada dalam persamaan variabel independen tetapi relevan dengan variabel independen endogen. Dengan menggunakan uji tahap, jika variabel instrumental memiliki korelasi yang kuat dengan variabel independen endogen, variabel instrumental disebut tahap pertama yang kuat, jika tidak, hal itu dapat menyebabkan estimasi parameter yang menyesatkan dan kesalahan standar.
Dalam data sampel, hubungan antara merokok (X) dan kesehatan (Y) diamati, tetapi ini tidak berarti bahwa merokok menyebabkan kesehatan yang buruk, karena variabel lain seperti depresi dapat memengaruhi keduanya.
Secara khusus, peneliti mungkin tidak dapat melakukan eksperimen terkontrol pada populasi umum untuk menilai secara langsung dampak kesehatan dari merokok, sehingga mereka dapat menggunakan tarif pajak atas produk tembakau (Z) sebagai variabel instrumental untuk merokok. Dengan asumsi bahwa tarif pajak ini memengaruhi kesehatan hanya melalui merokok, peneliti dapat memperkirakan dampak kesehatan yang tidak berbahaya dari merokok dari data observasi.
Sejarah variabel instrumental dapat ditelusuri kembali ke tahun 1928, pertama kali diusulkan oleh Philip G. Wright, yang menggunakan data produksi dan penjualan biji-bijian dan minyak hewani untuk mengeksplorasi hubungan antara permintaan dan penawaran. Olav Reiersøl menerapkan ide ini dalam makalahnya pada tahun 1945 dan menamai metode tersebut. Misalnya, Wright memilih untuk menggunakan curah hujan regional sebagai instrumenvariabel tal yang diperlukan untuk analisisnya karena ia menegaskan bahwa curah hujan memengaruhi pasokan produk susu tetapi tidak memengaruhi permintaan.
Jika definisi variabel instrumental dapat memisahkan istilah yang tidak berkorelasi dan istilah galat, hal itu dapat lebih jauh mengungkap hubungan kausal.
Kausalitas semacam ini sangat penting dalam ilmu ekonomi, khususnya dalam model ekonometrik. Faktanya, kedua kondisi ini merupakan persyaratan dasar untuk penggunaan IV ketika kita mencoba menggunakan model regresi linier di mana variabel instrumental Z terkait dengan variabel independen X tetapi tidak terkait dengan galat U. Galat U harus terdiri dari semua faktor eksogen dan tidak boleh memengaruhi variabel dependen Y ketika mengendalikan X. Ini berarti bahwa peneliti perlu memiliki pengetahuan latar belakang tentang proses pembuatan data untuk memilih variabel instrumental yang tepat.
Sebagai contoh, misalkan kita ingin memperkirakan dampak program bimbingan belajar perguruan tinggi terhadap nilai rata-rata siswa. Siswa yang berpartisipasi dalam program ini mungkin memiliki IPK yang terpengaruh oleh faktor-faktor seperti masalah nilai atau kesulitan akademis. Jika siswa secara acak ditempatkan di asrama, jarak antara asrama mereka dan sekolah persiapan dapat menjadi variabel instrumental yang efektif. Jika sekolah persiapan didirikan di perpustakaan sekolah, korelasi antara jarak dan IPK dapat menunjukkan gangguan dari faktor-faktor lain, sehingga kovariat lain perlu ditambahkan untuk mempertahankan validitasnya.
Pada akhirnya, memilih variabel instrumental yang tepat adalah kuncinya, karena variabel instrumental yang tidak tepat dapat menyebabkan kesimpulan yang salah. Pada saat yang sama, menggunakan representasi grafis dapat membantu peneliti dengan cepat menentukan apakah variabel memenuhi kriteria IV. Mengungkap hubungan kausal ini tidak hanya dapat membantu peneliti memperoleh estimasi yang konsisten, tetapi juga memberikan rekomendasi kebijakan dan jalur implementasi yang lebih jelas.
Dalam lingkungan data yang kompleks saat ini, apakah ada cara lain untuk secara efektif mengungkapkan hubungan kausal yang potensial?
