What is a standard error? (And how should we compute it?)
什么是标准误，以及应如何计算？AI 解读 ↓
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什么是标准误，以及应如何计算？
- 研究问题
- 频率学派意义下标准误衡量哪一种重复变动，模型、研究设计和抽样来源如何影响标准误及聚类处理？
- 方法与思路
- 作者以线性模型说明精确与渐近分析，比较基于模型、设计和抽样的不确定性，并讨论全体总体被观测的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章阐明标准误的不同来源，指出模型路径在部分聚类情形中的歧义与偏差，并讨论设计和抽样的结合。
- 阅读关注点
- 应核对各路径对应的重复实验、目标参数及随机来源，尤其是关键解释变量的变动如何决定标准误计算。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 所载出版社摘要版本；具体公式、偏差条件及推荐计算方案未说明，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
I review the definition of a standard error from a frequentist perspective, including both exact analysis and asymptotic analysis. Using the linear model for illustration, I discuss the model-based, design-based, and sampling-based approaches to uncertainty in obtaining standard errors. The model-based approach is widely applicable and produces reasonable measures of estimator precision in many settings. In some situations, particularly in the context of clustering, the model-based approach can suffer from ambiguity, and can lead to standard errors that are systematically biased. A combination of the design-based and sampling-based approaches requires the researcher to think about the variation in key explanatory variables when computing standard errors, and it can even apply to cases where the entire population is observed.