[一般统计问题] 请教大神，Treatment effect model 和 Heckman 2SLS的区别 [推广有奖]

11楼

lizhewenbei

发表于 2017-6-28 08:35:15

lihoujian 发表于 2017-6-25 12:42
一个简单的理解，heckman通常是如果不选择，你就没有办法观测到因变量，如果选择就可以观察到因变量。而处理 ...

能得到李老师的回复，非常高兴！您的大名，我早已久仰！

12楼

白杨九 发表于 2017-9-19 23:32:30

Treatment effect model的内容，陈强的书里面有吗？在哪一章呀？谢谢

13楼

未来，你好吗

发表于 2017-12-28 23:14:03

我觉得heckman 两阶段解决的是样本选择偏差。何为样本选择偏差，比如我们要研究女性学历与工资之间的关系，自变量是女性比例，因变量是工资，最终我们有2000个样本。但是问题来了，没有工作的女性没有工资，那没有工作的女性这一部分样本怎么办？也就是说，你取的样本根本就不全，因为样本不包含没有工作的女性。你可能会说，我们用上面有工作的2000个样本就能代替总样本，但是你再想，学历会不会影响工作与否的可能呢？在我们日常的认知中，它是会影响的。因为学历越高的女性可能更容易找到工作。最终导致的结果就是，在你的2000个样本中，有高学历的女性占多数，因为只有高学历的人才找得到工作。显然，这样的回归是有偏差的，也就是我们通常说的样本选择偏差（有一部分y观测不到，本例中为没有工作的女性的工资观测不到）。
接着说，何为处理效应？我们再来思考另外一个问题，比如要探究一项工作培训能不能提高收入，好了，现在有1000个人参加了培训，其参加后的收入为y1，1000个人没有参加培训，其收入是y2。我们通常的做法是直接将y1-y2，如果结果大于0，表明培训提升了收入。但是，事实呢？我们通常发现结果小于0，也就是参加了培训反而收入较低，很奇怪吧？其实细想一下，还是很容易理解的。就是什么样的人会选择参加培训呢？毫无疑问，是那些自身能力就不高的人，会选择参加。现在假设一种极端情况，参加培训的1000个人都是低能力者，其未参加培训前收入为5000，参加后收入为6000；不参加培训的1000个人都是高能力者，其收入一直是10000。按照以往的做法，我们会拿6000-10000，但结果是-4000，也就是负数，即参加了工作培训员工的收入反而低于未参加工作培训员工的收入，于是我们得出结论，培训对员工收入毫无帮助，结果显然是不对的。为什么不对？也就是我们通常所说的自选择偏差，也就是能力低者自己选择参加培训，造成了样本的不合理。其与heckman的样本选择偏差最大的区别在于，处理效应总样本的y值都可观测。

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14楼

孟珏 发表于 2019-1-8 17:54:39

未来，你好吗发表于 2017-12-28 23:14
我觉得heckman 两阶段解决的是样本选择偏差。何为样本选择偏差，比如我们要研究女性学历与工资之间的关系， ...

你好，请教下，还是类似研究某个变量X对工资的影响。
1.这个变量X对是否有工作会有显著的影响。此时应该是存在样本选择偏差问题，用heckman两步法的吧？
2.使用完heckman两步法，校正样本偏差后。再用有工作的人的样本去衡量变量x对工资的影响，此时还需要继续用heckman两步法吗？还是可以改用处理效应了？或者能否用工具变量法？