一、Heckman旨趣英雄联盟av

难忘之前给人人讲内素性的问题时提过内素性存在过的问题之一，就是样本选拔偏误！其他内素性问题见：计量-内素性的识别与处理！一文读懂！

由于鄙东说念主水的毕业论文可能会用到，于是单独拎出来开个小专题！

Heckman两阶段模子是哄骗宽泛的处理样本选拔偏差问题的一种程序。它是由经济学家 James J. Heckman 在20世纪70年代忽视的。该模子的第一阶段是通过拟合一个概率模子来筹画是否存在选拔偏差，第二阶段则通过校阅概率模子的筹画偏差来进行揣度。该模子常被用于筹画回来统共、竣事自变量的影响、对计策成果进行评估等。

因此仅左证对他程序上的浮浅形容，咱们便不错得知Heckman两步法的实质：先筹画选拔概率，再左证概率对模子进行修正，一个浮浅的例子见我之前作念的条记：对女性工资水平的关系推敲分析

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二、操作模式

在第一步中，筹画出D：D= αZ + θX

左证一系列可能影响Y的分散情况的外生协变量Z对被评释变量的不雅测性D进行揣度，极端访佛于PSM。只不外Heckman用匹配协变量来筹画数据的可不雅测性判断缺失的可能性，而PSM则左证匹配协变量筹画样本在特征上的一致性，两者一个贬责样本选拔偏误、一个贬责样本自选拔偏误。而筹画概率当然亦然要选定二值概率模子，频繁选定极大似然法；来筹画。值得堤防的是，小色哥奇米 在线该模式的Z必须保证是外生变量，即统统零丁于X，只可通过D来影响Y。这么筹画取得的D就是判断缺失概率（0/1）

第二步：缠绵IMR（逆米尔斯比率），取得修正模子。咱们惟有知说念这个IMF修恰是基于对OLS的筹画盼望退换得来的构建姿色，基于软件生成的IMR（也不错我方算英雄联盟av，通过概率密度与积存分散函数），咱们将之放入咱们齐全的回来方程中：

取得：Y=αX+ βIMR 此时X即为缓解了选拔偏误的模子

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三、stata操作及收尾解读

prompt：heckman depvar indepvars， select(selectvars=selectindepvars)  twostep

以上变量分裂对应：因变量Y、自变量X、选拔变量D、外生变量Z

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固然uu们在作念的时分固定效应的lsdv别忘了丢在indepvars中。

对应的收尾中，咱们不错最初对比原统共的主义与显赫性水平是否发生变化；在select栏中看到各Z对D的评释水平，以及IMF以lambda（兰姆达）的参数体式出现，在最底下一转咱们发现彰着通过了1%水平的显赫性水平，意味着原模子如实存在着选拔偏误。

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终末还需进行VIF多重共线性测验，幸免模子因为包含了IMF（掺杂多种身分组成）而变成多重共线性问题，变成模子有偏。

四、实操一些Tips：

什么时分需要作念Heckman：判断是否需要作念Heckman的要害是从Y以及中枢X是否会存在样本选拔问题，是否我的样本仅仅着实我思要推敲的一部分子集良友。要记取Heckman的内容就是选拔校阅模子！

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Heckman的局限性：该模子主要适用于OLS的修正，这就意味着基准自己是其他模子将无法适用

Heckman与PSM的互异：——样本选拔偏误与样本自选拔偏误

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Heckman与用具变量法的区别：后者频繁能贬责更多的内素性问题。相似关于外生变量Z的条目英雄联盟av，前者仅仅条目Z通过影响D来影响Y的分散，此后者则是Z只通过X影响Y。相对来说前者极端好找，一些CV就能充任。

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