Несколько процедур
 | Эта статья нуждается в дополнительных цитатах для проверки . ( декабрь 2015 г. ) |
Множественные методы лечения , как и многозначные методы лечения , обобщают структуру эффектов бинарного лечения. Но вместо того, чтобы сосредоточиться на эффекте лечения, который может принимать разные значения, сейчас основное внимание уделяется различным типам лечения. Одним из примеров может быть программа профессионального обучения, в которой участникам предлагаются различные виды профессионального обучения. Случай множественного лечения относительно сложен, поскольку может потребовать дополнительных ограничений функциональной формы, особенно при рассмотрении контрфактической или потенциальной структуры результатов. [1] Тем не менее, общая система инструментальных переменных , используемая для анализа эффектов бинарного лечения, была расширена и теперь позволяет использовать несколько методов лечения. [2]
Существуют различные подходы для анализа множественных эффектов лечения. В рамках этой концепции эффекты лечения можно рассматривать как разницу в контрфактических результатах, которые наблюдались бы, если бы агент столкнулся с разными наборами общих вариантов выбора, при этом полиномиальный выбор является естественным способом анализа нескольких видов лечения. [3] Более формально, предположим, что имеется J доступных вариантов и ценность выбора j для агента равна
R j (Z j )=v j (Z j ) -ϵ j
где εj случайный — некоторый ненаблюдаемый толчок . Тогда агент выберет альтернативу j такую, что ≥ Rj Rk для j всех k≠ . Существует потенциальный результат, связанный с каждым возможным состоянием, ( , Xj Yj = μj U Uj ) , где X — вектор наблюдаемых характеристик, а — вектор ненаблюдаемых характеристик. Наблюдаемый результат Д= D j Y j где D j – показатель, равный 1, когда лечение равно j , и 0, когда он не равен j . Y - Интересующими параметрами являются эффекты обработки j для Y k пар k и j .
Другие модели меньше фокусируются на динамике выбора и рассматривают настройку случайных коэффициентов для различных вариантов лечения или используют фиктивные переменные для различных возможных методов лечения. Например, если подумать о двух возможных методах лечения, которые не являются взаимоисключающими , четыре индикаторные переменные могут полностью определить различные варианты лечения. [4]
Некоторые авторы предположили, что при проверке нескольких результатов можно скорректировать значения p или уровни значимости при проверке гипотез. [5] В байесовском подходе утверждалось, что проблема множественных обработок может быть включена в многоуровневые модели , которые решают проблемы множественных сравнений, одновременно давая более эффективные оценки, если спецификация модели верна. [6]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Вулдридж, Дж. (2005): Эконометрический анализ поперечных и панельных данных, MIT Press, Кембридж, Массачусетс.
- ^ Вулдридж, Дж. (2000): Оценка инструментальных переменных среднего эффекта лечения в модели коррелированных случайных коэффициентов. Мимео, факультет экономики Университета штата Мичиган.
- ^ Хекман, Дж. Дж. и Э. Дж. Витлацил (2007): Эконометрическая оценка социальных программ, Часть II: Использование предельного эффекта лечения для организации альтернативных эконометрических оценщиков для оценки социальных программ и прогнозирования эффектов в новых условиях. Справочник по эконометрике, Том 6, изд. Джей Джей Хекман и Э. Лимер. Северная Голландия.
- ^ Вулдридж, Дж. (2002): Эконометрический анализ поперечных и панельных данных, MIT Press, Кембридж, Массачусетс.
- ^ Фейзе, Р.Дж. (2002): Требуют ли корректировки значения p для нескольких показателей результата? Методология медицинских исследований BMC 2:8.
- ^ Гельман, А., Дж. Хилл и Ю. Масанао (2008): Почему нам (обычно) не нужно беспокоиться о множественных сравнениях. Журнал исследований эффективности образования 5, стр. 189-211.