ఈ సైట్‌లోని విషయాలు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) లేదా యంత్ర అనువాద సాంకేతికత ఉపయోగించి అనువదించబడ్డాయి మరియు లోపాలు ఉండవచ్చు.

Skip to content

ఆలస్యమైన ఫలితాల పరిస్థితులలో చికిత్స ప్రభావాల విశ్లేషణ మరియు వ్యాఖ్యానం

View Publication

Author

స్టీవ్ మెక్‌బ్రైడ్ (రాబ్లాక్స్), ఫెడెరికో ఎ. బగ్ని (నార్త్‌వెస్టర్న్ యూనివర్సిటీ), ఇవాన్ ఎ. కనయ్ (నార్త్‌వెస్టర్న్ యూనివర్సిటీ)

Venue

జర్నల్ ఆఫ్ పొలిటికల్ ఎకనామీ

Abstract

ఈ పత్రం, ఒక ఫలితంపై ద్వైపాక్షిక చికిత్స యొక్క సగటు కారణ ప్రభావాన్ని గుర్తించి, అంచనా వేయడంలో విశ్లేషకుడికి ఆసక్తి ఉన్న సందర్భాలను అధ్యయనం చేస్తుంది. చికిత్స కేటాయింపు తర్వాత ఫలితం యొక్క వాస్తవ ఫలితం వెంటనే తెలియని ఒక ఏర్పాటును మేము పరిగణిస్తాము, ఈ లక్షణం అనుభవపూర్వక సందర్భాలలో సర్వవ్యాపితంగా ఉంటుంది. చికిత్స మరియు ఫలితం యొక్క వాస్తవ ఫలితం మధ్య ఉన్న కాలం, ఇతర గమనించిన చర్యలు జరగడానికి మరియు ఫలితాన్ని ప్రభావితం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, సగటు చికిత్స ప్రభావాన్ని గ్రహించడానికి మరియు వాటిని సెటెరిస్ పారీబుస్ ప్రభావాలు, పరోక్ష కారణ ప్రభావాలు, మరియు ఎంపిక పదాల పరంగా అర్థం చేసుకోవడంపై వెలుగునించడానికి, అనుభవపూర్వక పనిలో సాధారణంగా ఉపయోగించే అనేక రిగ్రెషన్-ఆధారిత ఎస్టిమేండ్‌లను మేము అధ్యయనం చేస్తాము. మేము మూడు ప్రధాన మరియు సంబంధిత ముఖ్యమైన విషయాలను తెలుసుకున్నాము. మొదటగా, మూడు అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ఎస్టిమేండ్‌లు సాధారణంగా మేము బలమైన సంకేత పరిరక్షణ అని పిలిచే దానిని నెరవేర్చవు, అంటే ఇతర చర్యల యొక్క ఏదైనా సాధ్యమయ్యే కలయికపై షరతులతో కూడిన ఫలితంపై చికిత్స సానుకూలంగా ప్రభావం చూపినప్పటికీ ఈ ఎస్టిమేండ్‌లు ప్రతికూలంగా ఉండవచ్చు. రెండవది, ఇతర చర్యలను నియంత్రణలుగా చేర్చిన అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన రిగ్రెషన్, ఆ చర్యలు పరస్పరం విభిన్నమైన ద్వంద్వ వేరియబుల్స్ అయినప్పుడు మాత్రమే బలమైన సంకేత పరిరక్షణను నెరవేరుస్తుంది. చివరగా, ఇతర చర్యలను పూర్తిగా వర్గీకరించే ఒక లీనియర్ రిగ్రెషన్, స్ట్రాంగ్ సైన్ ప్రిజర్వేషన్‌ను నెరవేర్చే ఎస్టిమేండ్‌లకు దారితీస్తుందని మేము చూపిస్తున్నాము.