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测量不准确的混杂因素在左侧比在右侧更有用

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上市的：
  • 裴、转
  • 乔恩·斯特芬·皮斯克
  • 汉内斯·施瓦恩特

摘要

研究人员经常通过在回归的右侧添加额外的控制变量来测试基于回归的研究设计中的识别假设（包括工具变量或差异模型）。如果这些添加不会（很大程度上）影响兴趣系数，则认为研究是可靠的。我们警告说，这种不变性可能是因为在这种稳健性检查中使用的观测变量往往是潜在潜在混杂因素的较差度量。在这种情况下，对识别假设的一个更有力的测试是将变量放在候选回归的左侧。我们为所涉及的估计值和测试统计数据提供了推导，以及功率计算，这可以帮助应用研究人员解释他们的发现。我们在估算学校教育回报的背景下说明了这些结果。

建议引用

  • Pei，Zhan&Pischke，Jorn-Steffen&Schwandt，Hannes，2018年。"测量不准确的混杂因素在左侧比在右侧更有用,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档88690，伦敦政治经济学院图书馆。
    • 手柄：RePEc:ehl:lsero:88690
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    IDEAS上列出的参考文献

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    关键词

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