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治疗效果不均匀时OLS估计值的解释：较小的组获得较大的权重

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  • 泰门S{l} oczy公司“nski

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应用工作通常使用具有加性效应的线性模型来研究二元变量（“处理”）的影响。当治疗效果不均匀时，我研究了此类模型中OLS估计的解释。我表明，处理系数是两个参数的凸组合，在某些条件下可以解释为对处理和未处理的平均处理效果。这些参数的权重与每组观察值的比例成反比。依赖这些隐式权重可能会对应用工作产生严重后果，正如我用两个著名的应用程序所说明的那样。我开发了简单的诊断工具，实证研究人员可以使用这些工具来避免潜在的偏见。R和Stata中提供了实现这些方法的软件。在一个重要的特殊情况下，我的诊断只需要了解治疗单元的比例。

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