[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]① 手动计算基于处理状态any的got变量均值的差分,然后用线性回归d得到结果,看看一阶差分与回归结果是否相同;
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]② 按照表3,我们要检查基准特征在c处理组和对照组之间是否平均看起来相同。检验在控制了Tinc、under、rumphi和balaka之后,以下变量在c处理组组和对照组之间是否有显著差异
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]性别通过male
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]基准年龄通过age
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]通过hiv2004检验他们是否在j基准上感染了艾滋病病毒
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]通过educ2004了解j基准的受教育年限水平
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]他们在j基准时是否拥有任何土地(通过land2004)。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]他们在j基准时是否使用安全套,通过usecondom04。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]解释这些结果是否让你对实验有信心。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]③ 作者改变了个人收到的奖励数量,在变量tinc中。请比较不同的奖励程度的处理效应。这被称为计量相应函数(dose response function)。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)](1)计算tinc>2的个体的处理效应;计算0<tinc<1的个体的处理效应。处理效应会随着奖励的提高而增加吗?
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)](2)用got对any和tinc回归来计算线性计量响应函数。注意,any表示0奖励的处理效应(截距),tinc表示增加tinc的处理效应的边际变化。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]④ 估计现金奖励对接受测试结果的效应。执行随机推断来计算一个近似的p值。


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