方法：有不良的IV研究，但是IV还不错
在上周的帖子中 - 如果您不知道“仪器变量”（iv）是什么，我应该阅读，我描述了良好的IV的关键假设：它与影响结果的任何不可观察的因素是不相关的。 “不可观察”是艺术的术语。实际上，这实际上意味着在[…]邮政方法的系统中无法控制的任何东西：有不良的IV研究，但是IV首先出现在偶然的经济学家中。
来源:偶发经济学家在上周的帖子中 - 如果您不知道“仪器变量”（iv）是什么，我应该阅读，我描述了良好的IV的关键假设：它与影响结果的任何不可观察的因素是不相关的。 “不可观察”是艺术的术语。实际上，这实际上意味着在用于产生IV估计的方程式系统中无法控制的任何内容。
上周的帖子示例：考虑对心脏病发作患者对死亡率的影响的研究，其中研究人员采用以下IV：（a）（a）每个患者住所和提供心脏导管插入的最近医院之间的距离差异，以及（b）每个患者的住所和任何类型的医院。 （例如，请参见McClellan，McNeil和Newhouse。）这种不同的距离是一个好的乐器吗？没有控制其他因素，可能不会。
McClellan，McNeil和Newhouse毫无疑问，相对于任何医院的距离，越来越多的患者越来越近的患者居住在提供导管插入术的医院，他们越有可能被导管插入导管。但是提供导管插入的医院可能存在于某种类型的患者（例如，患者与其他地方不同的城市地区），尤其是一种与其他结果不同的类型相比，患者具有不同的种族混合体）的地区可能存在。在某种程度上，该仪器与可观察到的患者因素（例如影响结果的种族）相关，可以保存IV。一个只是通过将这些因素作为回归器在IV模型中包括在内。
可观察的 内科年鉴 garabedian及其同事一些混杂因素，例如患者合并症，通常包括作为对照。其他（例如教育或程序量）的包括在内。这很令人担忧。这是作者的最后两个句子：
这是一个很好的建议。我同意。
任何技术 请勿解决Unobservables 可能混淆@afrakt