A Robustness Test for Estimating Total Effects with Covariate Adjustment
通过协变量调整估计总效应的稳健性检验AI 解读 ↓
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通过协变量调整估计总效应的稳健性检验
- 研究问题
- 在线性结构方程模型中，若用于选择协变量的因果图可能有误，能否比较多个有效调整集来检验总效应估计的稳健性？
- 方法与思路
- 作者利用给定因果图中多个有效调整集应支持同一总效应这一关系构造检验，并提出两种调整集列表选择策略。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验拒绝可提示不应依赖该图；作者讨论能与不能检测的图错误，并将方法联系到计量中的系数稳定性检验。
- 阅读关注点
- 应核对检验统计量、调整集选择方法和显著性控制，并仔细区分可检测的图错误与不会引起调整结果差异的错误。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未说明检验条件与功效，不拒绝不能据此确认因果图正确。
原文摘要
Suppose we want to estimate a total effect with covariate adjustment in a linear structural equation model. We have a causal graph to decide what covariates to adjust for, but are uncertain about the graph. Here, we propose a testing procedure, that exploits the fact that there are multiple valid adjustment sets for the target total effect in the causal graph, to perform a robustness check on the graph. If the test rejects, it is a strong indication that we should not rely on the graph. We discuss what mistakes in the graph our testing procedure can detect and which ones it cannot and develop two strategies on how to select a list of valid adjustment sets for the procedure. We also connect our result to the related econometrics literature on coefficient stability tests.