Formal Covariate Benchmarking to Bound Omitted Variable Bias
通过正式协变量基准比较界定遗漏变量偏差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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通过正式协变量基准比较界定遗漏变量偏差
- 研究问题
- 如何借助已观测协变量的信息和研究者判断，为未观测混杂强度设定基准，并解释残差化后的混杂与遗漏变量偏差？
- 方法与思路
- 作者解释将未观测混杂对已观测协变量残差化后开展正式基准比较的原理与细节，并用多个实证例子说明解释难点。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称澄清了正式协变量基准比较的若干关键步骤，突出研究者推断残差化混杂强度时容易面临的解释困难。
- 阅读关注点
- 应核对基准衡量的是原始还是残差化混杂、比较尺度与界限如何连接，以及研究者判断在敏感性结论中承担的作用。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未给出具体界限公式及实例结果，观测协变量不能直接验证隐藏混杂强度。
原文摘要
Covariate benchmarking is an important part of sensitivity analysis about omitted variable bias and can be used to bound the strength of the unobserved confounder using information and judgments about observed covariates. It is common to carry out formal covariate benchmarking after residualizing the unobserved confounder on the set of observed covariates. In this paper, I explain the rationale and details of this procedure. I clarify some important details of the process of formal covariate benchmarking and highlight some of the difficulties of interpretation that researchers face in reasoning about the residualized part of unobserved confounders. I explain all the points with several empirical examples.