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很难找到良好的准随机性
现在看起来像现在（但直到4月初），乔·道尔（Joe Doyle）及其同事用他们的话说，“与低成本医院相比，更高成本的医院的死亡率显着降低了一年的死亡率”。该论文已经在博客圈中进行了讨论。请参阅莎拉·克里夫（Sarah Kliff）的第一篇和第二篇文章，《汤姆·沃尔什（Thom Walsh）》，以及[…]良好的准随机性很难首先出现在偶然的经济学家中。
来源:偶发经济学家现在看起来像现在（但直到4月初），乔·道尔（Joe Doyle）及其同事用他们的话说，“与低成本医院相比，更高成本的医院的死亡率显着降低了一年的死亡率”。该论文已经在博客圈中进行了讨论。例如，请参见莎拉·克里夫（Sarah Kliff）的第一篇和第二篇文章，例如汤姆·沃尔什（Thom Walsh）和大卫·德拉诺夫（David Dranove）。
乔·道尔和同事 莎拉·克里夫（Sarah Kliff）的第一个 第二篇文章 Thom Walsh David Dranove鉴于所有的评论，您完全能够与摘要一起阅读，因此我在描述或批评结果中几乎没有意义。相反，我将专注于方法的某些方面。
在确认其缺陷后，随机试验被认为是因果推断的黄金标准。但是，研究支出失败关系的基本问题之一是，我们无法随机将个人与支出水平甚至医院置于医院。相反，我们必须依靠我们观察到的数据。但是，如果我们很聪明，我们可以找到几乎就像将患者随机化为医院（或EDS）一样。在这方面，Doyle及其同事非常聪明。
极度我们考虑两种补充识别策略来利用救护车运输的变化。第一个事实是，在多家救护车公司服务的地区，由于旋转分配，甚至同时派遣竞争对手之间的直接竞争，向患者派遣的公司实际上是随机的。此外，我们证明，为同样的小地理区域服务的救护车公司在医院偏爱患者。这些事实表明，向急诊患者派遣的救护车公司可以作为当地医院的随机分配机制。
读完这篇文章不久后，我在乔丹·劳（Jordan Rao）的帖子中注意到了这一点，内容涉及艾米丽·卡里尔（Emily Carrier），玛丽莎·道林（Marisa Dowling）和罗伯特·贝伦森（Robert Berenson）的最近论文：
Jordan Rao@afrakt