论二元工具变量模型的可证伪性
统计方法学
2016-11-22 v2
摘要
工具变量被广泛用于在存在未测量混杂的情况下估计因果效应。离散工具变量模型对观测数据的分布具有可检验的蕴含。然而，目前对工具变量有效性的评估通常仅基于学科背景论证而非这些可检验的蕴含，部分原因是缺乏性质已知的正式统计检验。本文我们发展了检验二元工具变量模型的简单程序。我们的方法基于现有的两种处理比较方法，如 t 检验和 Gail-Simon 检验。我们通过使用全国青年男性纵向调查评估大学邻近性的外生性，说明了检验工具变量模型的重要性。
引用
@article{arxiv.1605.03677,
title = {On falsification of the binary instrumental variable model},
author = {Linbo Wang and James M. Robins and Thomas S. Richardson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.03677},
year = {2016}
}
备注
To appear in Biometrika