เหตุใดจึงต้องใช้ตัวแปรควบคุมในส่วนที่แตกต่าง

10

ฉันมีคำถามเกี่ยวกับวิธีแยกความแตกต่างด้วยสมการมาตรฐานต่อไปนี้: โดยที่ treat เป็นตัวแปรจำลองสำหรับกลุ่มและโพสต์ที่ได้รับการรักษา

y = a + b_{1} treat + b_{2} post + b_{3} treat \cdot post + u

$y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u$

ตอนนี้คำถามของฉันง่าย: ทำไมกระดาษส่วนใหญ่ยังคงใช้ตัวแปรควบคุมเพิ่มเติม? ฉันคิดว่าหากการคาดการณ์แนวโน้มแบบขนานนั้นถูกต้องเราไม่ควรกังวลเกี่ยวกับการควบคุมเพิ่มเติม ฉันคิดเพียง 2 เหตุผลที่เป็นไปได้ว่าทำไมถึงใช้ตัวแปรควบคุม:

หากไม่มีพวกเขาแนวโน้มจะไม่ขนานกัน
เนื่องจากสเปค DnD นั้นมีความแตกต่างในแนวโน้มระหว่างกลุ่มการรักษาและกลุ่มควบคุม ณ เวลาที่ทำการรักษากับการแทรกแซง (เช่นคำศัพท์ที่ปฏิบัติต่อการรักษา * โพสต์) - เมื่อเราไม่ได้ควบคุมตัวแปรอื่น ๆ สัมประสิทธิ์ของการโต้ตอบอาจจบลง - / understated

มีใครบ้างไหมที่ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับปัญหานี้ เหตุผลของฉัน 1) หรือ 2) สมเหตุสมผลไหม? ฉันไม่เข้าใจการใช้ตัวแปรควบคุมใน DnD อย่างสมบูรณ์

regression multiple-regression causality

— ชิน
แหล่งที่มา

ความต้องการตัวแปรควบคุมเพิ่มเติมนั้นขึ้นอยู่กับว่ากลุ่มการรักษานั้นถูกเลือกแบบสุ่มจากกลุ่มขนาดใหญ่ที่มีการควบคุมส่วนที่เหลือหรือ

— เฮนรี่

5

หากไม่มีพวกเขา [เช่นตัวแปรเพิ่มเติม] แนวโน้มจะไม่ขนานกัน

ใช่ถูกแล้ว. อาจมีแนวโน้มเฉพาะหน่วยที่คุณไม่ได้คิดบัญชีไว้เว้นแต่คุณจะเพิ่มตัวแปรที่แปรผันตามเวลาเข้ากับโมเดล

แม้ว่าการสันนิษฐานแนวโน้มขนานจะเป็นที่น่าพอใจโดยไม่มีตัวแปรเพิ่มเติมการเพิ่มตัวแปรเพิ่มเติมสามารถเพิ่มความแม่นยำของการประมาณของคุณเช่นเดียวกับการถดถอยอื่น ๆ ฉันคิดว่านี่เป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่ Michael Chernick มีอยู่ในใจ

เศรษฐเศรษฐที่ไม่เป็นอันตรายส่วนใหญ่มีการสนทนาที่ดีซึ่งอาจเป็นประโยชน์ ดูหน้าพิเศษ 236-37

— user697473
แหล่งที่มา

1

บางครั้งเมื่อเราดูที่ผลการรักษาโดยการคำนวณความแตกต่างในการตอบสนองหลังการรักษาก่อนการรักษาเราบอกว่าผู้ป่วยทำหน้าที่เป็นตัวควบคุมของเขาเอง จุดประสงค์ในการจัดทำกลุ่มควบคุมคือการอธิบายถึงผลของยาหลอกที่เรียกว่า บางครั้งอาจมีการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกแม้ว่าจะไม่ได้ใช้การรักษา ดังนั้นเอฟเฟกต์ที่เราต้องการพิจารณาคือการเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ยเหนือ "ผลของยาหลอก"

— Michael R. Chernick
แหล่งที่มา

สวัสดี Michael ขอบคุณสำหรับคำตอบของคุณ ฉันคิดว่าฉันเข้าใจว่าทำไมเราต้องมีกลุ่มควบคุม กลุ่มควบคุมนั้นรวมอยู่ในสมการการถดถอยของฉันในฐานะผู้ที่ไม่มี = 1 นั่นไม่ใช่คำถามที่นี่จริงๆ คำถามคือเหตุที่เอกสารบางฉบับใช้ตัวแปรควบคุมเพิ่มเติมด้านบนของสมการที่ระบุข้างต้น จะดีมากถ้าคุณสามารถตอบคำถามนั้นหรือคนอื่น ขอบคุณเพื่อน!

— sachin

ทำไมคุณถึงเรียกตัวแปรเพิ่มเติมว่าควบคุมตัวแปร? เหตุผลเดียวที่ฉันเห็นรวมถึงตัวแปรเพิ่มเติมในแบบจำลองก็คือตัวแปรสามารถอธิบายความผันแปรบางอย่างในการตอบสนองที่ไม่ได้อธิบายโดยตัวแปรอื่น ๆ ในแบบจำลอง

— Michael R. Chernick

นั่นคือคำถามของฉัน: ทำไมต้องรวมตัวแปรเหล่านี้ (เช่นตัวแปรควบคุมที่รวมไว้เพราะอย่างที่คุณพูดพวกเขาสามารถอธิบายสิ่งที่เราอ้างว่าการรักษาอธิบาย) เมื่อสมมติว่าสมมติฐานแบบคู่ขนานมีอยู่? ฉันสามารถสันนิษฐานได้ว่าการรวมการควบคุมเพิ่มเติมหมายถึงการผ่อนคลายสมมติฐานดังกล่าว - เพื่อดูว่าการรักษาสามารถอธิบายได้มากเพียงใดแม้ว่าจะควบคุมตัวแปรอื่น นี่อาจเป็นผลมาจากการไม่สามารถทดสอบสมมติฐานแนวโน้มแบบขนานได้อย่างเต็มที่และสามารถโน้มน้าวผู้อ่านเกี่ยวกับผลของการรักษา แต่ไม่แน่ใจเกี่ยวกับเรื่องนั้น

— sachin

ผลกระทบต่อการตอบสนองไม่จำเป็นต้องมาจากการรักษา แต่เพียงผู้เดียว ฉันกำลังบอกว่าตัวแปรอื่น ๆ อาจจะสามารถอธิบายความแปรปรวนในการตอบสนองที่เป็นอิสระจากการรักษา มันไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับการรักษาที่ต้องทำอะไรเลย

— Michael R. Chernick

1

ใช่คะแนนทั้งสองของคุณสมเหตุสมผลแล้ว หากต้องการดูแหล่งที่มาของสองรสชาติที่แตกต่างกันของรูปแบบที่แตกต่างในความแตกต่างที่คุณสามารถดูสไลด์การบรรยายของผมในหัวข้อ

— ชาร์ลี
แหล่งที่มา

1

คำตอบของ Michael ต่อไปคุณต้องการแสดงหลักฐานให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ว่า E [u | treat] = 0 นั่นคือสมมติฐานและไม่เคยตรวจสอบได้โดยตรง แต่คุณต้องการให้ความไว้วางใจกับผู้อ่านมากที่สุดเท่าที่คุณคิดว่าทำไม อาจถือ การเพิ่มการควบคุมได้อย่างมีประสิทธิภาพเริ่มที่จะย่อยสลายคุณ และการควบคุมบางอย่างอาจไม่เข้ากับทุกสิ่งที่คุณต้องการ แต่อาจให้ความรู้สึกถึงประเภทของสิ่งที่คุณอาจไม่ต้องกังวล ตัวอย่างเช่นหากคุณมีการควบคุม IQ แล้วนั่นอาจช่วยบรรเทาความกังวลของตัวแปรที่ละเว้นในความสามารถ

— user1690130
แหล่งที่มา