倾向指数匹配方法:变量选择和模型设定问题

本文讨论了倾向指数匹配方法估计中变量选择和模型设定对估计偏差的影响。发现条件独立性假设是正确估计平均因果效应的关键。如果潜在结果影响选择,倾向指数匹配方法是无法消除估计偏差的。在满足条件独立性假设的前提下,倾向指数模型的变量选择非常重要。如果加入与倾向指数无关的变量,不会造成估计偏差,反而有时会提高估计精度,如果遗漏决定选择的重要变量,将会造成估计偏差。最后,结合案例给出一种条件独立性的检验方法。