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样本选择偏差解决

发布网友发布时间：2024-10-21 04:32

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热心网友时间：2024-11-13 10:08

解决样本选择偏差主要依赖于两种方法：随机实验（Randomized Experiment）和差分法（Difference-in-Difference, DiD）。首先，随机实验的核心在于构建一个实验组和对照组在初始状态上基本一致的样本。通过设置公式，实际结果（[公式]）和潜在结果（[公式] - 治疗组，[公式] - 对照组）的差异可以通过治疗标识（[公式] - 治疗组，[公式] - 对照组）来衡量。然而，单元层面的治疗效应（[公式]）由于随机分配的*，实际观测是不可得的。

平均治疗效应（ATE）的计算公式为：[公式]，即治疗组的平均治疗结果减去对照组的平均未治疗结果。这个方法的前提是潜在结果与治疗标识的随机分配之间存在独立性，用公式[公式]来表达。

另一种方法是差分法，它利用特定时期（如*实施前后）的变化来估算治疗效应。这种技术对比了在*实施前后，接受治疗的群体与未接受治疗群体的变化，从而消除了一些选择偏差的影响。通过这种方法，我们可以更直观地分析和解释因变量与自变量之间的关系，而不受样本选择偏差的困扰。

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