Enstrümantal değişkenler seçim yanlılığını nasıl ele alır?

Bir enstrümantal değişkenin regresyondaki seçim yanlılığını nasıl ele aldığını merak ediyorum.

İşte çiğnediğim örnek: Çoğunlukla Zararsız Ekonometride , yazarlar, askerlik hizmeti ve daha sonraki yaşamdaki kazançlarla ilgili bir IV regresyonunu tartışıyorlar. Soru, "Askerlikte hizmet etmek gelecekteki kazançları arttırıyor mu, azalıyor mu?" Bu soruyu Vietnam savaşı bağlamında araştırıyorlar. Askerlik hizmetinin rastgele atanamayacağını ve bunun nedensel çıkarım için bir sorun olduğunu anlıyorum.

Bu sorunu çözmek için, araştırmacı gerçek askeri hizmet için bir araç olarak taslak uygunluğunu ("taslak numaranız denir" gibi) kullanır. Bu mantıklı: Vietnam taslağı genç Amerikalı erkekleri orduya rastgele atadı (teorik olarak - draferlerin gerçekten hizmet edip etmediği sorum üzerine dokunuyor). Diğer IV durumumuz sağlam görünüyor: taslak uygunluk ve fiili askerlik hizmeti güçlü, pozitif ilişkilidir.

İşte sorum. Kendi kendine seçim önyargısı alacaksınız gibi görünüyor: belki daha zengin çocuklar taslak numaraları çağrılsa bile Vietnam'da hizmet vermekten kurtulabilir. (Aslında durum böyle değilse, sorumun uğruna rol yapalım). Bu kendi kendine seçim örneklemimizde sistemik önyargı yaratıyorsa, enstrümantal değişkenimiz bu önyargıyı nasıl ele alır? Çıkarım kapsamımızı "taslaktan kaçamayan insan türleri" ne daraltmalı mıyız? Yoksa IV bir şekilde çıkarımımızın bir kısmını kurtarıyor mu? Biri bunun nasıl çalıştığını açıklayabilirse, çok minnettar olurum.

Aslında seçim yanlılığı konusu enstrümanları kullanmak için ilk motivasyon. Buradaki soru, randomize taslak piyangonun bu sorunu çözüp çözmediğidir. Sormada kesinlikle haklısınız: Bu enstrümanın sınırlamaları nelerdir? Gerçekten zengin çocukların taslaktan kaçınma şansı daha yüksekse, hizmetin daha sonraki kazançlar üzerindeki olumsuz etkisi mutlak olarak fazla tahmin edilecektir.

Taslaktan, örneğin kötü sağlık nedeniyle, başka yollar da vardı. Ya da tam tersine, potansiyel hazırlayanlar arasında, piyango tarafından tasarlanmaktan ziyade gönüllülüğün daha iyi yerleştirmeler ve hizmet koşulları ile sonuçlandığı biliniyordu. Dolayısıyla, çekilişi daha muhtemel olan piyango sayıları olan insanlar genellikle bunun yerine gönüllü olmayı seçti. Böyle bir kaçınma davranışı, randomizasyon sürecini açıkladığınız şekilde zayıflatırsa, 2SLS tahminlerimiz yine de önyargılı olacaktır. Örneği taslaktan kaçmayanlara daraltmak bu durumda size yardımcı olmaz çünkü tedavinin tekrar randomize edilmesi aslında rastgele değildir.
Bununla birlikte, tedaviye uyumsuzluk hala rastgele ise veya ortalama olarak anlamlı değilse, piyango sayıları yine de bir araç olarak kullanılabilir. Bu durumda askerlik hizmetiniz tedavi etme niyetidir (ITT, Angrist ve Pischke'nin kitabındaki ilgili bölüme bakın). Bu nedenle önemli olan, herhangi bir nedenden dolayı uyumsuzluk olması durumunda, bunun randomizasyonu geçersiz kılmadığını göstermemizdir. O zaman bu alet tamam, aksi takdirde kullanamayız.

$Z_i$$D_i$$D_i$$D_i$$Z_i$

Angrist (1990) , endişenizi gidermek için bu kontrollerin bazılarını gerçekleştirir. Yukarıda dile getirilen endişelere rağmen, çekiliş piyangosunun sağlam bir araç olduğu anlaşılmaktadır. Berinsky (2010) çok daha fazla randomizasyon kontrolü sağlar ve piyangonun tarihi hakkında daha fazla arka plan bilgisi verir.