Metodo basato sulla copula corregge l'endogeneità nella stima degli effetti del trattamento
Una nuova tecnica statistica affronta il confondimento non osservato nella stima doppiamente robusta degli effetti del trattamento, particolarmente significativa negli studi sanitari dove variabili proxy come i tassi di rinnovo delle prescrizioni sono endogene. Questo stimatore doppiamente robusto corretto con copula utilizza copule gaussiane per rappresentare la distribuzione congiunta delle covariate endogene insieme al termine di errore, eliminando la necessità di variabili strumentali. Preserva la caratteristica di doppia robustezza, richiedendo la specificazione accurata del modello di trattamento o di esito. Il metodo è validato tramite simulazioni Monte Carlo, affrontando efficacemente l'endogeneità in entrambi i modelli contemporaneamente.
Fatti principali
- La stima doppiamente robusta presuppone l'assenza di confondimento non osservato.
- Variabili proxy come i tassi di rinnovo delle prescrizioni sono spesso endogene.
- Lo stimatore corretto con copula affronta l'endogeneità senza variabili strumentali.
- Le copule gaussiane modellano la distribuzione congiunta delle covariate endogene e del termine di errore.
- Il metodo preserva la proprietà di doppia robustezza.
- Le simulazioni Monte Carlo dimostrano l'efficacia.
- Applicabile alla ricerca sanitaria con confondimento non misurato.
- Corregge l'endogeneità sia nel modello di trattamento che in quello di esito.
Entità
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