Quais abordagens teóricas da causalidade eu devo conhecer como estatístico / economista aplicado? Eu sei o (um pouquinho) Modelo causal de Neyman – Rubin (e Roy , Haavelmo etc.) O trabalho de Pearl sobre causalidade Causalidade de Granger (embora menos orientada para o tratamento) De quais...
Ao implementar o modelo causal de Rubin, uma das suposições (não testáveis) de que precisamos é a falta de confiança, o que significa (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0 0),Y(1 1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X Onde o LHS é o contrafactual, o T é o tratamento e X são as covariáveis que controlamos. Eu estou...
Por que alguém desejaria controlar qualquer número de covariáveis da linha de base em uma situação em que a atribuição ao grupo de tratamento é aleatória? Meu entendimento é que a atribuição aleatória de tratamento deve tornar a variável de tratamento estritamente exógena, criando um grupo de...
Qual é a melhor maneira de visualizar a diferença entre diferenças para o tratamento binário e contínuo? Regroco a variável de resultado no conjunto de controles, mas excluo a variável de tratamento e planto os resíduos em cada grupo (caso binário)? Existe uma maneira de ver a "dinâmica" do...
Estou tendo problemas para entender a restrição de exclusão em variáveis instrumentais. Entendo que o efeito do tratamento imparcial é , ondeYé o resultado,Sé o tratamento eZé o instrumento. Em outras palavras,B=ITTB=Cov(Y,Z)Cov(S,Z)B=Cov(Y,Z)Cov(S,Z)B = \frac{Cov(Y, Z)}{Cov(S, Z)}YYYSSSZZZ...
De acordo com Lee e Little 2017 , ao usar os métodos de escore de propensão (PS), a ponderação das probabilidades gerará o efeito médio do tratamento no tratamento (ATT), enquanto o uso de subclassificação e ponderação pela probabilidade inversa de tratamento (IPTW) resultará na efeito medido no...