评估大学助学金对学生辍学的因果效应：基于主分层回归断点设计的证据
应用统计
2015-07-16 v1
摘要
回归断点（RD）设计常被解释为局部随机实验：对于所谓驱动变量实现值落在预设阈值附近的单元，RD设计可被视为一项随机实验。受意大利大学助学金评估的启发，我们考虑一种模糊RD设计，其中处理的接受既基于资格标准，也基于自愿申请状态。基于助学金申请和助学金获得状态是分配后（资格后）中间变量这一事实，我们使用主分层框架在鲁宾因果模型内定义因果估计量。通过重新表述稳定单元处理值假设（SUTVA）并对阈值附近的子总体做出明确的局部重叠假设，我们提出了RD设计下分配机制的概率表述。我们调用局部随机化假设，而非更标准的连续性假设。我们还开发了一种基于模型的贝叶斯方法，用于选择目标子总体并调整多重比较，以及在此框架下对目标因果估计量进行推断。将该方法应用于两所意大利大学的数据，我们发现证据表明大学助学金能有效防止低收入家庭学生从高等教育中辍学。
引用
@article{arxiv.1507.04199,
title = {Evaluating the Causal Effect of University Grants on Student Dropout: Evidence from a Regression Discontinuity Design Using Principal Stratification},
author = {Fan Li and Alessandra Mattei and Fabrizia Mealli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.04199},
year = {2015}
}