Estimarea modelelor probit cu tratamente auto - selectate - Bhattacharya - 2006 - Statistici în

Școala medicală Stanford, 117 Encina Commons, Stanford, CA 94305-6019, S.U.A.

RAND Corporation, 1700 Main Street, P.O. Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138, S.U.A.

RAND Corporation, 1700 Main Street, P.O. Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138, S.U.A. Căutați mai multe lucrări ale acestui autor

RAND Corporation, 1700 Main Street, P.O. Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138, S.U.A.

Școala medicală Stanford, 117 Encina Commons, Stanford, CA 94305-6019, S.U.A.

RAND Corporation, 1700 Main Street, P.O. Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138, S.U.A.

RAND Corporation, 1700 Main Street, P.O. Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138, S.U.A. Căutați mai multe lucrări ale acestui autor

RAND Corporation, 1700 Main Street, P.O. Box 2138, Santa Monica, CA 90407-2138, S.U.A.

Abstract

Cercetarea rezultatelor necesită adesea estimarea impactului unui tratament binar asupra unui rezultat binar într-un cadru non-randomizat, cum ar fi efectul administrării unui medicament asupra mortalității. Datele provin adesea din eșantioane auto-selectate, ceea ce duce la o corelație falsă între tratament și rezultat atunci când sunt utilizate tehnici standard variabile dependente de binar, cum ar fi logit sau probit. Intuitia sugerează că o procedură în doi pași (analogă cu cele mai mici pătrate în două etape) ar putea fi suficientă pentru a rezolva această problemă dacă sunt disponibile variabile corelate cu alegerea tratamentului, dar nu cu rezultatul.

---