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E se non si riesce a controllare l'esperimento? Perché le variabili strumentali sono la chiave per risolvere i bias!
In statistica, econometria, epidemiologia e altre discipline correlate, quando gli esperimenti controllati non sono fattibili o i trattamenti non possono essere trasferiti con successo a ciascuna unità, il metodo delle variabili strumentali (IV) è ampiamente utilizzato per stimare la relazione di causalità. In poche parole, quando si hanno problemi con le variabili esplicative e i termini di errore, l’utilizzo delle variabili strumentali può evitare risultati distorti.
La comprensione intuitiva dell'utilizzo delle variabili strumentali è la seguente: quando la variabile indipendente X del ricercatore (variabile esplicativa) è influenzata dal termine di errore U, il metodo convenzionale dei minimi quadrati (OLS) può portare a stime distorte, mentre il metodo IV stime coerenti può essere ottenuto.
Ad esempio, supponiamo che un ricercatore voglia analizzare gli effetti causali del fumo (X) su una condizione di salute generale (Y). Basandosi esclusivamente su dati osservazionali, una correlazione tra fumo e salute non equivale a un fumo che causa problemi di salute, perché ci sono altre variabili come la depressione che possono influenzare sia il fumo che la salute. In questo caso, il ricercatore non può condurre uno studio controllato randomizzato.
I ricercatori possono prendere in considerazione l'utilizzo dell'aliquota fiscale sul tabacco (Z) come variabile strumentale per il fumo, a condizione che l'aliquota fiscale sia correlata solo alla salute attraverso la risposta al fumo. Se uno studio trovasse un legame tra le aliquote fiscali sul tabacco e le condizioni di salute, ciò sarebbe considerato una prova del fatto che il fumo può avere effetti sulla salute.
La storia delle variabili strumentali può essere fatta risalire al 1928, quando Philip G. Wright propose per primo il concetto. La ricerca di Wright si concentra sul rapporto tra domanda e offerta di burro negli Stati Uniti e ritiene che i fattori climatici possano essere utilizzati come variabile strumentale adatta per descrivere questo processo. Questa idea ha portato alla graduale formazione e allo sviluppo di metodi con variabili strumentali in econometria.
Quindi, come scegliere le variabili strumentali appropriate? Perché una variabile strumentale sia valida devono essere soddisfatte due condizioni principali: in primo luogo, la variabile strumentale deve essere correlata con le variabili esplicative endogene; in secondo luogo, la variabile strumentale deve essere incorrelata con il termine di errore; Queste due condizioni sono indispensabili per ottenere stime coerenti.
Inoltre, la selezione di variabili strumentali appropriate dovrebbe anche considerare la loro efficacia nello specifico contesto di ricerca. A questo punto, i ricercatori possono utilizzare i diagrammi causa-effetto per visualizzare le relazioni tra le variabili. In alcuni casi, una determinata variabile può essere trasformata in una variabile strumentale effettiva dopo aver controllato altre variabili.
Ad esempio, se stessimo stimando l'impatto dei voti di un programma di tutoraggio universitario sugli studenti, se l'argomento includesse la distanza degli studenti dal programma di tutoraggio, questa potrebbe essere la variabile strumentale che attribuisce causalità al programma, ma solo se Valutare il possibile impatto della distanza sugli scarsi risultati degli studenti.
Oggi, molte letterature rilevanti hanno esplorato a fondo l'applicazione delle variabili strumentali e i loro casi pratici in diversi campi. Ad esempio, Angrist e Krueger hanno dimostrato l’applicazione del metodo delle variabili strumentali nell’economia dell’istruzione nel 2001 e hanno analizzato la relazione causale tra titoli accademici e reddito.
Ciò dimostra che quando l'analisi di regressione tradizionale non è in grado di fornire stime causali precise a causa di fattori confondenti, i metodi con variabili strumentali possono compensare questa lacuna. Tuttavia, la scelta di variabili strumentali appropriate si basa su solide basi teoriche e su una profonda comprensione del processo di generazione dei dati.
In sintesi, le variabili strumentali, in quanto metodo chiave per risolvere i bias, forniscono ai ricercatori un metodo di analisi efficace quando non possono condurre esperimenti controllati. Ma nel tuo studio, puoi selezionare accuratamente le variabili strumentali efficaci e rivelare le relazioni causali sottostanti?
