A Guide to Impact Evaluation under Sample Selection and Missing Data: Teacher's Aides and Adolescent Mental Health
样本选择与缺失数据下的影响评估：教师助理与青少年心理健康AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以选择和缺失下的因果评估为核心，并分析集群随机试验；提及面板文献不足以另行归入面板数据方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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样本选择与缺失数据下的影响评估：教师助理与青少年心理健康
- 研究问题
- 在样本具有选择性或存在缺失时，如何开展因果效应识别、估计与设定检验，缺失处理又如何影响心理健康结论？
- 方法与思路
- 作者利用图方法整合缺失数据与因果分析策略，展示样本选择模型和流失实验中的应用，并分析丹麦六年级集群随机试验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出指导实证实践的统一框架；应用结果提示教师助理改善部分学生的内化行为，同时强调缺失处理会影响总体结论。
- 阅读关注点
- 应核对图结构对应的识别条件、流失与选择机制、设定检验能够排除的情形，以及不同缺失处理下效应结论的稳定性。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明具体识别假设、缺失比例及效应大小和不确定性。
原文摘要
This paper is concerned with identification, estimation, and specification testing in causal evaluation problems when data is selective and/or missing. We leverage recent advances in the literature on graphical methods to provide a unifying framework for guiding empirical practice. The approach integrates and connects to prominent identification and testing strategies in the literature on missing data, causal machine learning, panel data analysis, and more. We demonstrate its utility in the context of identification and specification testing in sample selection models and field experiments with attrition. We provide a novel analysis of a large-scale cluster-randomized controlled teacher's aide trial in Danish schools at grade 6. Even with detailed administrative data, the handling of missing data crucially affects broader conclusions about effects on mental health. Results suggest that teaching assistants provide an effective way of improving internalizing behavior for large parts of the student population.