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什么时候应该调整聚类的标准错误？

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上市的：
  • 阿尔贝托·阿巴迪
  • 苏珊·艾希
  • Guido Imbens公司
  • 杰弗里·伍尔德里奇

摘要

在实证工作中，通常会估算模型参数，并报告相关的标准误差，这些误差说明了单元的“聚类”，其中聚类是由地理等因素定义的。集群调整的动机通常是担心集群内各单位未观察到的结果组成部分相互关联。然而，这种动机并没有为以下问题提供指导：（i）为什么我们应该在某些情况下调整聚类的标准错误，而在其他情况下却不调整？我们如何证明在观察性研究而非随机实验中进行聚类，或按州而非按性别进行聚类的常见做法？（ii）为什么传统聚类是一种潜在的保守的“全有或全无”调整，是否有应对数据且不太保守的替代方法？（iii）在什么情况下，选择是否集群以及如何集群会产生影响？我们使用抽样和设计推理框架来解决这些问题。我们认为，如果采样遵循两个阶段的过程，则需要聚类来解决采样问题，即在第一阶段，从集群总体中采样集群子集，在第二阶段，从采样集群中采样单元。然后，聚类标准错误解释了样本中没有看到的种群中存在的聚类。如果治疗分配与集群中的成员关系相关，则需要集群来解决设计问题。我们提出了新的方差估计器来处理传统聚类标准误差不必要地保守且稳健标准误差太小的中间设置。

建议引用

  • 阿尔贝托·阿巴迪（Alberto Abadie）、苏珊·阿西（Susan Athey）、吉多·伊本斯（Guido Imbens）和杰弗里·伍尔德里奇（Jeffrey Wooldridge），2017年。"什么时候应该调整聚类的标准错误？,"论文1710.02926，arXiv.org，2022年9月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：1710.02926
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