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2015-07-29
RT,注意到某帖下的回答:
http://www.stata.com/support/faqs/statistics/endogeneity-versus-sample-selection-bias/
值得注意的是,"选择性偏误(selection bias)"与"样本选择偏误/自选择(sample selection bias/self selection)"不一样,前者指的是"内生性"。

一般样本选择偏误用heckman解决,但选择性偏误导致内生性如何理解?

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2015-7-29 03:02:09
值得注意的是,"选择性偏误(selection bias)"与"样本选择偏误/自选择(sample selection bias/self selection)"不一样,前者指的是"内生性"。
我不认为你这句话是对的。selection bias和sample selection bias一个意思。。。如果不是关于sample,难道selection bias还是关于别的什么的么?至于self-selection,它可能造成selection bias,得看具体情况。
而且,你说的那个FAQ就是在告诉大家selection bias和endogeneity不是一个东西。前者关于sample,什么能observe什么不能。后者仅仅是指违反ols的假定。两个问题既可以单独出现,也可以同时出现在同一个模型里。
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2015-7-29 12:44:15
夏目贵志 发表于 2015-7-29 03:02
我不认为你这句话是对的。selection bias和sample selection bias一个意思。。。如果不是关于sample,难道 ...
谢谢~~~了解了~~
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2015-7-29 12:52:49
夏目贵志 发表于 2015-7-29 03:02
我不认为你这句话是对的。selection bias和sample selection bias一个意思。。。如果不是关于sample,难道 ...
只是有时候,一些文章里提出是“自选择”问题,用heckman的方法解决,但在表述时又更像是一个内生性问题,更像遗漏变量。所以看起来好像是“自选择”导致了内生性问题,实际应该表达了两层意思。
在我看来,导致内生主要就是三个来源:测量误差,遗漏变量,和互为因果。自选择(样本选择偏差)本身是另一个研究问题,但往往会造成遗漏变量,所以会误让人以为自选择是造成内生的主要原因之一。

如研究是否加入工会对工资的影响:
自选择的角度:侧重认为是否加入工会的样本不是random的,(可能有一些个人特征?很有可能是能力)
内生性的角度:侧重认为存在可能的遗漏变量能力,既可能影响是否加入工会(自变量),也会影响工资水平。

在这个问题里,应该是同时存在了自选择和内生两个问题的。
不知道您是否有现成的只存在自选择问题的文章,希望能够拜读~
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2015-7-29 22:42:40
somewhere379 发表于 2015-7-29 12:52
只是有时候,一些文章里提出是“自选择”问题,用heckman的方法解决,但在表述时又更像是一个内生性问题, ...
遗漏了一个可观测的变量和无法观测到一个变量是不一样的两个问题。我不认为这两个问题可以混在一起讨论。工会的例子就是这样。“遗漏”的前提得是变量存在。如果你要的变量根本不存在,就不要说遗漏不遗漏什么的了。从这个角度上说,sample selection是无法用加入新变量解决的。而遗漏变量则可以。

测量误差其实也是很扯的。经济领域里,谁敢说有完全没有误差的数据?所谓的误差是否随机也是完全的猜测罢了。不知道就是不知道。推断不等于知道。

互为因果的问题理论上是可以通过联立方程解决的,所以并不算是个问题。

总之就是内生性方面的东西是很扯的啦。理论上讨论可以,实际中还不是rain fall搞定。。。

不要在这个问题上纠缠了。
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2016-12-11 10:20:38
somewhere379 发表于 2015-7-29 12:52
只是有时候,一些文章里提出是“自选择”问题,用heckman的方法解决,但在表述时又更像是一个内生性问题, ...
答主解释的很清楚,受教了~
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