여러 가지 치료

Multiple treatments

다중값 치료와 마찬가지로 여러 치료도 이항 치료 효과 프레임워크를 일반화한다.그러나 다른 가치를 취할 수 있는 치료 효과에 초점을 맞추기보다는 이제는 다른 종류의 치료에 초점을 맞추고 있다.한 가지 예가 직업 훈련 프로그램이 될 수 있는데, 이 프로그램은 참가자들에게 다양한 직업 훈련을 제공한다.다중 치료의 경우는 특히 반사실적 또는 잠재적 결과 프레임워크를 다룰 때 추가적인 기능적 형태 제한이 필요할 수 있기 때문에 상대적으로 다루기가 어렵다.[1]그럼에도 불구하고, 이항 치료 효과를 분석하는 데 사용되는 일반적인 기악 변수 프레임워크는 복수의 치료가 가능하도록 확장되었다.[2]

여러 가지 치료 효과를 분석할 수 있는 다양한 접근법이 있다.이 프레임워크 내에서 치료 효과를 다양한 일반 선택 세트를 직면했을 때 관찰되었을 반사실적 결과의 차이로 생각할 수 있으며, 다항적 선택은 여러 치료를 분석하는 자연스러운 방법이다.[3]좀 더 공식적으로, J 옵션을 사용할 수 있고 옵션 j를 선택하는 에이전트의 값이

Rj (Zj )=vj (Zj ) -1987j

여기서 ε은j 관찰되지 않은 임의의 충격이다.그런 다음 대리인은 모든 kj에 대해j R ≥ R과k 같은 대체 j를 선택할 것이다.가능한j 각 상태 Y = μj(Xj, Uj)와 관련된 잠재적 결과가 있는데, 여기서 X는 관측된 특성의 벡터, U는 관측되지 않은 특성의 벡터다.관측 결과는 Y=∑ = Dj Y이며j, 여기서 D는j 처리가 j일 경우 1이고, j가 같지 않을 경우 0과 같은 지표다.관심 매개변수는 k와 j 쌍에 대한 치료j 효과 Y - Y이다k.

다른 프레임워크는 선택적 역학에 덜 초점을 맞추고 다른 치료 옵션에 대한 무작위 계수 설정을 고려하거나 가능한 다른 치료에 더미 변수를 사용한다.예를 들어 상호 배타적이지 않은 두 가지 가능한 치료법을 생각할 때 네 가지 지표 변수는 다른 치료 옵션을 완전히 지정할 수 있다.[4]

일부 저자들은 여러 결과를 시험할 때 가설을 시험할 때 p-값이나 유의 수준을 조정할 수 있다고 제안했다.[5]베이지안 환경에서 다중 처리 문제는 다중 비교 문제를 해결하는 동시에 모형 규격이 정확하다면 더 효율적인 추정치를 산출하는 다단계 모델에 통합될 수 있다는 주장이 제기되었다.[6]

참조

  1. ^ Wowoldridge, J. (2005):캠브리지, 캠브리지, 매스, MIT 프레스, 횡단면 및 패널 데이터의 계량해석
  2. ^ 워드리지, J(2000):상관 랜덤 계수 모델의 평균 처리 효과에 대한 계측 변수 추정.미시간 주립대학 경제학부 미모.
  3. ^ Heckman, J. J. 및 E. J. Vytlacil(2007):사회 프로그램의 계량계 평가 제2부: 사회 프로그램을 평가하기 위한 대체 계량계 추정기 구성 및 새로운 환경의 영향 예측에 한계 치료 효과 활용계량학 핸드북, 제6권, J. J. Heckman과 E. E. Leamer가 작성했다.북 홀랜드.
  4. ^ Wowoldridge, J. (2002):캠브리지, 캠브리지, 매스, MIT 프레스, 횡단면 및 패널 데이터의 계량해석
  5. ^ Feise, R. J. (2002):다중 결과 측정치에 p-값 조정이 필요한가?BMC 의료 연구 방법론 2:8.
  6. ^ 겔만, A, J. 힐, Y.마사나오(2008):왜 우리(보통)는 다중 비교에 대해 걱정할 필요가 없는가.교육 효과에 관한 연구 저널 페이지 189-211.