Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Rosenbaum’s sensitivity analysis
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
One of the serious drawbacks of observational studies is the selection bias caused by the selection process to the treatment group. Propensity Score Matching (PSM), which allows for the reduction of the selection bias when estimating the average treatment effect on the treated (ATT), is a method recommended for the evaluation of projects and programmes co-financed by the European Union. PSM relies on a strong assumption known as the Conditional Independence Assumption (CIA) which implies that selection into the treatment group is based on observable variables, and all variables influencing both the selection process and outcome are observed by the researcher. If this does not hold, the estimated effect may be not so much the result of the treatment as of the lack of balance of an unobserved confounder, which affects both the selection process and the outcome. Rosenbaum’s sensitivity analysis allows researchers to determine how strong the impact of such a potential unobserved confounder on selection into treatment and the outcome must be to undermine conclusions about ATT estimated by PSM. Rosenbaum’s primal and simultaneous approaches are applied in the paper to assess robustness to an unobserved confounder of the net effect of internships for unemployed young people with a maximum age of thirty-five (estimated with PSM) organized by one of the biggest district employment offices in Małopolska.
PL
Jedną z poważnych wad badań obserwacyjnych jest obciążenie selekcyjne spowodowane selekcją jednostek do grupy poddawanej oddziaływaniu. Metoda Propensity Score Matching (PSM), która umożliwia redukcję obciążenia selekcyjnego podczas szacowania przeciętnego efektu odziaływania na jednostki poddane oddziaływaniu (ATT), jest metodą coraz częściej zalecaną przy ewaluacji projektów oraz programów współfinansowanych przez Unię Europejską. PSM opiera się na mocnym założeniu, zwanym założeniem warunkowej niezależności (CIA), które implikuje, że selekcja do grupy poddawanej oddziaływaniu musi być oparta wyłącznie na zmiennych obserwowanych i że wszystkie zmienne wpływające na poddanie oddziaływaniu oraz na potencjalne wyniki zmiennej wyjściowej są obserwowane przez badacza. Jeżeli założenie to nie jest spełnione, to oszacowany efekt może być nie tyle wynikiem oddziaływania, co skutkiem braku zbalansowania nieuwzględnionej (nieobserwowanej) w badaniu zmiennej, która wpływa zarówno na proces selekcji, jak i zmienną wyjściową. Analiza wrażliwości Rosenbauma umożliwia badaczom ocenę, jak silny musiałby być wpływ takiej potencjalnej nieobserwowanej zmiennej na proces selekcji oraz na zmienną wyjściową, aby podważyć wnioski na temat efektu ATT oszacowanego za pomocą PSM. Podejścia podstawowe oraz jednoczesne Rosenbauma są zastosowane w artykule do oceny odporności na występowanie nieobserwowanej zmiennej, efektu netto staży dla młodych bezrobotnych w wieku do 35 roku życia (oszacowanego za pomocą PSM), zorganizowanych przez jeden z największych powiatowych urzędów pracy w Małopolsce.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.