Каковы эмпирические методы, чтобы показать причинно-следственную связь?

Простая линейная регрессия показывает только корреляцию между двумя переменными. Чтобы установить причинность, два обычно преподаваемых метода - регрессия IV и естественные эксперименты. Какие другие методы люди используют для установления причинно-следственной связи?

Природные эксперименты обычно являются установкой для причинного вывода, а не инструментом причинного вывода как таковым. Вам все равно часто приходится использовать что-то вроде разности в разнице или инструментальных переменных, даже если у вас есть естественный эксперимент.

Вот список подходов статистического причинно-следственного вывода (Подход: описание Lay)

• Инструментальные переменные : случайно назначенная переменная X влияет на Z только через Y
• Разница в различиях : если две группы имеют общую тенденцию и лечат только одну группу, то изменение разницы между группами является эффектом лечения
• Прерывание регрессии : если жесткий порог определяет лечение, посмотрите на разницу прямо вокруг этого порога
• Сопоставление баллов предрасположенности : создайте контрольную группу путем сопоставления необработанных наблюдений, которые, вероятно, подлежали лечению (но фактически не лечили) с обработанными наблюдениями с аналогичной вероятностью лечения.
• Сопоставление расстояний Манхалобиса : создайте контрольную группу, сопоставив необработанные наблюдения, которые выглядят аналогично обработанным. Еще одна заметная мера расстояния - Coarsened Exact Matching .
• Синтетический контроль : если у вас есть только одно обработанное наблюдение, создайте совокупность необработанных наблюдений, которые по отдельности являются несовершенными, но в совокупности действуют как хороший контроль.
• Синтетические когорты. Относитесь к повторным наблюдениям за группами, как к группе людей, и применяйте методы группы.
• Моделирование смещения выбора, такое как коррекция Хекмана : примите параметрическую форму для смещения выбора и удалите ее, чтобы скорректированные результаты регрессии можно было интерпретировать причинно.
• Взвешивание выборки в более широком смысле - исправление смещения, вызванного эндогенным участием и немоделированной неоднородностью, путем взвешивания единиц выборки, чтобы они больше походили на истинную популяцию, представляющую интерес.

Разница в разнице, вероятно, является любимым методом в эконометрике (хотя он требует начальной загрузки, то есть исправления данных по самокорреляции). Это в основном сравнивает эволюцию двух групп, от точки, в которой ни одна не подчиняется данному фактору, до точки, в которой одна из них подвержена фактору. Известный пример - использование Кардом и Крюгером метода для исследования влияния минимальной заработной платы.

Проектирование регрессионных разрывов так же, как различие в различиях, является методом использования естественных экспериментов Он основан на произвольных правилах, которые дают различные «обработки» в других аналогичных единицах.

Пример из Википедии:

Если все учащиеся выше данного класса, например, 80%, получают стипендию, можно выявить эффект местного лечения, сравнивая учащихся с 80% -ным пределом: интуиция заключается в том, что учащийся, набравший 79%, вероятнее всего быть очень похожим на студента, набравшего 81% - при заданном пороговом значении в 80%, однако, один студент получит стипендию, а другой - нет. Сравнение исхода получателя премии (группы лечения) с контрфактивным результатом не получателя (контрольной группы), следовательно, даст локальный эффект лечения.

Чтобы прокомментировать комментарий @EnergyNumbers, причинность вытекает из вашей теории .

Ключевое различие заключается в следующем: математика в любом из методов ответа @ BKay предназначена для того, чтобы выплевывать числа в конце процедуры. Например, рассмотрите вариант сравнения, где ваше обращение - это что-то глупое, например, когда собака вылизывает лицо. Вы всегда можете настроить diff-in-diff, чтобы увидеть, не вызывает ли облизывание собак собакой людей астронавтами.

Помимо глупости, размышления о причинно-следственной связи с нуля могут быть довольно полезными - включить ваш выбор процедуры. Семинары по экономике часто вращаются вокруг жизнеспособности теории и обоснованности предположений.