ကိရိယာတန်ဆာပလာများ- အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဥပမာများ

မကြာခဏဆိုသလို၊ စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ နောက်တစ်ခုအပေါ် သက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းရန် ရှာဖွေကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ သိချင်နိုင်သည်-

• စာကျက်တဲ့အချိန်က စာမေးပွဲရမှတ်တွေကို ဘယ်လိုအကျိုးသက်ရောက်သလဲ။
• အချို့သောဆေးများသည် သွေးပေါင်ချိန်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
• စိတ်ဖိစီးမှုက နှလုံးခုန်နှုန်းကို ဘယ်လိုအကျိုးသက်ရောက်သလဲ။

အခြေအနေတစ်ခုစီတွင်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိ နားလည်လိုပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို ထိခိုက်စေသော အခြားကိန်းရှင်များ ရှိတတ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလဲနိုင်သောအဖြစ် သွေးပေါင်ချိန်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်နှင့် သွေးပေါင်ချိန်အဖြစ် သတ်မှတ်ထားသောဆေးကို အသုံးပြုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆေးဝါးများ၏ သွေးပေါင်ချိန်အပေါ် အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုသာ စိတ်ဝင်စားပါသည်။

သို့သော်၊ လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ချိန်၊ အထွေထွေအစားအသောက်နှင့် စိတ်ဖိစီးမှုအဆင့်ကဲ့သို့သော အခြားပြောင်းလဲမှုများသည် သွေးပေါင်ချိန်ကို ထိခိုက်စေသည်-

ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆေးဝါးကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်နိုင်သော ကိန်းရှင်နှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အဖြစ် သွေးပေါင်ချိန်ကို အသုံးပြု၍ ရိုးရှင်းသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှု တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ပါက၊ ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းဂဏန်းများ သည် သွေးပေါင်ချိန်အပေါ် ဆေးဝါး၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိကျစွာဖမ်းယူနိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မသေချာနိုင်ပေ။ အစားအသောက်၊ စိတ်ဖိစီးမှု စသည်) သည်လည်း အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည်။

ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ instrumental variable ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။

ကိရိယာတန်ဆာပလာပြောင်းလဲမှုဆိုတာ ဘာလဲ။

တူရိယာကိန်းရှင်သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်နှင့် ဆက်နွယ်နေသော်လည်း တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်နှင့် ဆက်နွှယ်မှုမရှိသော ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ထည့်သွင်းထားသော တတိယကိန်းရှင်ဖြစ်သည်။ ဤကိန်းရှင်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုပေါ်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်တစ်ခုရှိနေသည့် အကြောင်းရင်းအမှန်ကို ခန့်မှန်းရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သွေးပေါင်ချိန်အပေါ် ဆေးဝါးအချို့၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။

ဤဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည့် တူရိယာကိန်းရှင်တစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခုသည် ဆေးဆိုင်တစ်ခုနှင့် တစ်ဦးချင်းစီ၏ နီးစပ်မှုဖြစ်သည်။

ဤ “ နီးစပ်မှု” ကိန်းရှင်သည် ဆေးဆိုင်အနီးတွင် နေထိုင်ခြင်းမရှိပါက တစ်ဦးချင်းစီက ပထမနေရာတွင် ရရှိနိုင်မည်မဟုတ်သောကြောင့် အဆိုပါဆေးကို သောက်သုံးခြင်း ရှိ၊ မရှိနှင့် အလွန်ဆက်စပ်နေပါသည်။

သို့သော်၊ “ နီးစပ်မှု” ကိန်းရှင်သည် သွေးပေါင်ချိန်နှင့် ဆက်စပ်မှုမရှိသင့်ပါ။ သွေးပေါင်ချိန်နှင့် ဆက်စပ်မှုရှိမည့် တစ်ခုတည်းသော ဆက်စပ်မှုသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်မှတစ်ဆင့် ဖြစ်သည်။

instrumental variable ကို အမှန်တကယ်အသုံးပြုပုံမှာ instrumental variable regression ကို လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်ပြီး တစ်ခါတစ်ရံ two-stage least squares regression ဟုခေါ်သည်။

Instrumental variables ဆုတ်ယုတ်မှု

Instrumental variables regression (သို့မဟုတ် two-stage အနည်းဆုံး squares regression) သည် response variable ပေါ်ရှိ ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းရန် အောက်ပါချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြုသည်-

အဆင့် 1- ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အဖြစ် တူရိယာဆိုင်ရာကိန်းရှင်ကို အသုံးပြု၍ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခုကို ကွက်တိပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ သီးခြားဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပထမဦးစွာ အောက်ဖော်ပြပါ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသည်-

အချို့သောဆေးဝါးများ = B ₀ + B ₁ (အနီးကပ်)

ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် cd _{ဦးထုပ်} ဟုခေါ်သော အချို့သောဆေးများ (cd) အတွက် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများ ကျန်နေမည်ဖြစ်သည်။

အဆင့် 2- cd _{ဦးထုပ်} အတွက် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုကာ ဒုတိယဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ကွက်တိလုပ်ပါ။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ဖော်ပြပါ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံနှင့် ကိုက်ညီပါမည်-

သွေးပေါင် = B ₀ + B ₁ (cd _{ဦးထုပ်} )

cd _{ဦးထုပ်} ၏ ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းကို ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားစွာ တွေ့ရှိပါက၊ ဆေးဝါး၏ အကြောင်းရင်းခံမှာ သွေးပေါင်ချိန်ရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ပြောနိုင်ပါသည်။

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကျွန်ုပ်တို့သည် CD _Hat ကိုဖန်တီးရန် “ proximity” ဟူသောအသုံးအနှုန်းကိုသာအသုံးပြုပြီး အနီးကပ်သွေးပေါင်ချိန်နှင့်မသက်ဆိုင်ကြောင်းသိရသောကြောင့်၊ ဒုတိယအဆင့်ဆုတ်ယုတ်ခြင်းတွင်သိသာထင်ရှားသောဆက်စပ်မှုတစ်စုံတစ်ရာသည်အချို့သောဆေးဝါးတစ်ခုကြောင့်ဖြစ်နိုင်သည်။

instrumental variables များအသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ကြိုတင်ကာကွယ်မှုများ

အောက်ပါသတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှသာ တူရိယာဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်အား အသုံးပြုသင့်သည်-

• ၎င်းသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်နှင့် ပြင်းထန်စွာဆက်စပ်နေသည်။
• တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်နှင့် မသက်ဆိုင်ပါ။
• ၎င်းသည် မော်ဒယ်မှ ဖယ်ထုတ်ထားသော အခြားကိန်းရှင်များနှင့် ဆက်စပ်မှုမရှိပါ (ဥပမာ၊ အနီးနားသည် လေ့ကျင့်ခန်း၊ အစားအသောက် သို့မဟုတ် စိတ်ဖိစီးမှုနှင့် မသက်ဆိုင်ပါ)။

တူရိယာဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်သည် ဤစံနှုန်းနှင့် မကိုက်ညီပါက၊ ၎င်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ဘက်လိုက်မှုမရှိသော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သောကြောင့် ၎င်းကို ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် အသုံးမပြုသင့်ပါ။