Search results

1

Zastosowanie analizy wrażliwości do skorygowania obciążenia efektów oddziaływań oszacowanych za pomocą Propensity Score Matching

100%

Denkowska S.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2017

|

issue 469

41-49

PL

W badaniach obserwacyjnych nie możemy mieć pewności, że uwzględniliśmy wszystkie zmienne wpływające na proces selekcji do grupy poddanej oddziaływaniu oraz na zmienną wynikową, a taka nieuwzględniona w badaniu zmienna może powodować obciążenie szacowanego efektu oddziaływania. Rosenbaum [2005] zaleca, by standardowo badania oparte na dopasowywaniu jednostek, w tym również Propensity Score Matching, uzupełniać analizą wrażliwości na występowanie takiej nieobserwowanej zmiennej. W artykule zaproponowano zastosowanie ciekawej alternatywy dla metody analizy wrażliwości Rosenbauma [2002], metody analizy wrażliwości VanderWeele’a i Araha [2011], która pozwala na oszacowanie obciążenia spowodowanego przez taką nieuwzględnioną zmienną oraz na skorygowanie oszacowanego efektu oddziaływania. W artykule metoda VanderWeele i Araha została zastosowana do rezultatów badań nad efektem netto staży (oszacowanego za pomocą PSM), przeprowadzonych przez PUP w Tarnowie [Denkowska 2015].

2

Assessing the Robustness to an Unobserved Confounder of the Average Treatment Effect on the Treated Estimated by Propensity Score Matching

89%

Denkowska S.

Argumenta Oeconomica Cracoviensia

|

2016

|

issue 15

57-74

EN

One of the serious drawbacks of observational studies is the selection bias caused by the selection process to the treatment group. Propensity Score Matching (PSM), which allows for the reduction of the selection bias when estimating the average treatment effect on the treated (ATT), is a method recommended for the evaluation of projects and programmes co-financed by the European Union. PSM relies on a strong assumption known as the Conditional Independence Assumption (CIA) which implies that selection into the treatment group is based on observable variables, and all variables influencing both the selection process and outcome are observed by the researcher. If this does not hold, the estimated effect may be not so much the result of the treatment as of the lack of balance of an unobserved confounder, which affects both the selection process and the outcome. Rosenbaum’s sensitivity analysis allows researchers to determine how strong the impact of such a potential unobserved confounder on selection into treatment and the outcome must be to undermine conclusions about ATT estimated by PSM. Rosenbaum’s primal and simultaneous approaches are applied in the paper to assess robustness to an unobserved confounder of the net effect of internships for unemployed young people with a maximum age of thirty-five (estimated with PSM) organized by one of the biggest district employment offices in Małopolska.

PL

Jedną z poważnych wad badań obserwacyjnych jest obciążenie selekcyjne spowodowane selekcją jednostek do grupy poddawanej oddziaływaniu. Metoda Propensity Score Matching (PSM), która umożliwia redukcję obciążenia selekcyjnego podczas szacowania przeciętnego efektu odziaływania na jednostki poddane oddziaływaniu (ATT), jest metodą coraz częściej zalecaną przy ewaluacji projektów oraz programów współfinansowanych przez Unię Europejską. PSM opiera się na mocnym założeniu, zwanym założeniem warunkowej niezależności (CIA), które implikuje, że selekcja do grupy poddawanej oddziaływaniu musi być oparta wyłącznie na zmiennych obserwowanych i że wszystkie zmienne wpływające na poddanie oddziaływaniu oraz na potencjalne wyniki zmiennej wyjściowej są obserwowane przez badacza. Jeżeli założenie to nie jest spełnione, to oszacowany efekt może być nie tyle wynikiem oddziaływania, co skutkiem braku zbalansowania nieuwzględnionej (nieobserwowanej) w badaniu zmiennej, która wpływa zarówno na proces selekcji, jak i zmienną wyjściową. Analiza wrażliwości Rosenbauma umożliwia badaczom ocenę, jak silny musiałby być wpływ takiej potencjalnej nieobserwowanej zmiennej na proces selekcji oraz na zmienną wyjściową, aby podważyć wnioski na temat efektu ATT oszacowanego za pomocą PSM. Podejścia podstawowe oraz jednoczesne Rosenbauma są zastosowane w artykule do oceny odporności na występowanie nieobserwowanej zmiennej, efektu netto staży dla młodych bezrobotnych w wieku do 35 roku życia (oszacowanego za pomocą PSM), zorganizowanych przez jeden z największych powiatowych urzędów pracy w Małopolsce.

3

Korekta efektów względnych oddziaływań uwzględniająca nieobserwowaną zmienną

88%

Denkowska S.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

issue 508

29-37

PL

Nieuwzględniona w badaniu obserwacyjnym zmienna może powodować obciążenie szacowanego efektu oddziaływania. Metoda analizy wrażliwości VanderWeele’a i Araha pozwala ocenić wielkość obciążenia spowodowanego przez nieuwzględnioną w badaniu zmienną wpływającą na selekcję, jak i na zmienną wyjściową i tym samym umożliwia skorygowanie oszacowanego efektu oddziaływania. Gdy jednak celem badania jest efekt względny oddziaływania, taki jak iloraz szans, a binarna zmienna wynikowa nie jest rzadka, korekta ilorazu szans za pomocą tej metody według VanderWeele’a i Araha„ „jest skomplikowana do przeprowadzenia”. W badaniach społeczno-ekonomicznych zmienna wynikowa zazwyczaj nie jest rzadka, dlatego do skorygowania ilorazu szans warto stosować metodę Greenlanda. Celem pracy jest propozycja zastosowania metody Greenlanda do skorygowania ilorazu szans opisującego relację pomiędzy zatrudnieniem, a uczestnictwem w stażu młodych bezrobotnych

Refine search results

2 Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

1 Argumenta Oeconomica Cracoviensia

3 Denkowska S.

1 2018

1 2017

1 2016

Zastosowanie analizy wrażliwości do skorygowania obciążenia efektów oddziaływań oszacowanych za pomocą Propensity Score Matching

Assessing the Robustness to an Unobserved Confounder of the Average Treatment Effect on the Treated Estimated by Propensity Score Matching

Korekta efektów względnych oddziaływań uwzględniająca nieobserwowaną zmienną