回归均值对合成控制方法的影响：偏差与敏感性分析
统计方法学
2019-09-12 v1 计量经济学
摘要
为了从观测数据中给出明智的政策建议，我们必须能够区分真实处理效应与随机噪声以及由混杂带来的效应。基于预处理结果将处理单元与对照单元匹配的双重差分技术，例如合成控制方法，已被提出作为解释混杂的原则性方法。然而，我们表明使用合成控制或其他匹配程序会将回归均值（RTM）偏差引入到处理组平均处理效应的估计中。通过模拟，我们表明 RTM 偏差会导致典型的政策评估设定中一类错误率膨胀以及功效降低。此外，我们提供了一种新颖的 RTM 偏差校正方法，可减少偏差并达到适当的一类错误率。该校正可用于执行敏感性分析，以确定结果可能如何受 RTM 影响。我们使用我们提出的校正和敏感性分析重新分析了关于加利福尼亚州 99 号提案（一项大规模烟草控制项目）对全州吸烟率影响的数据。
引用
@article{arxiv.1909.04706,
title = {Regression to the Mean's Impact on the Synthetic Control Method: Bias and Sensitivity Analysis},
author = {Nicholas Illenberger and Dylan S. Small and Pamela A. Shaw},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04706},
year = {2019}
}
备注
15 pages, 4 figures