一、Heckman旨趣91porn，com
铭刻之前给群众讲内素性的问题时提过内素性存在过的问题之一，即是样本聘任偏误！其他内素性问题见：计量-内素性的识别与处理！一文读懂！
由于鄙东谈主水的毕业论文可能会用到，于是单独拎出来开个小专题！
Heckman两阶段模子是诓骗等闲的处理样本聘任偏差问题的一种措施。它是由经济学家 James J. Heckman 在20世纪70年代建议的。该模子的第一阶段是通过拟合一个概率模子来策动是否存在聘任偏差，第二阶段则通过改造概率模子的策动偏差来进行量度。该模子常被用于策动记忆整个、罢休自变量的影响、对计策成果进行评估等。
初春少女因此仅凭据对他措施上的浅近刻画，咱们便不错得知Heckman两步法的实质：先策动聘任概率，再凭据概率对模子进行修正，一个浅近的例子见我之前作念的条记：对女性工资水平的有关商议分析
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二、操作要领
在第一步中，策动出D：D= αZ + θX
凭据一系列可能影响Y的散播情况的外生协变量Z对被阐扬注解变量的不雅测性D进行量度，特别近似于PSM。只不外Heckman用匹配协变量来策动数据的可不雅测性判断缺失的可能性，而PSM则凭据匹配协变量策动样本在特征上的一致性，两者一个处理样本聘任偏误、一个处理样本自聘任偏误。而策动概率当然亦然要遴选二值概率模子，频繁遴选极大似然法；来策动。值得安祥的是，该要领的Z必须保证是外生变量，即透顶寂然于X，只可通过D来影响Y。这么策动获得的D即是判断缺失概率（0/1）
第二步：蓄意IMR（逆米尔斯比率）91porn，com，获得修正模子。咱们独一知谈这个IMF修恰是基于对OLS的策动盼望休养得来的构建面目，基于软件生成的IMR（也不错我方算，通过概率密度与蓄积散播函数），咱们将之放入咱们齐全的记忆方程中：
获得：Y=αX+ βIMR 此时X即为缓解了聘任偏误的模子
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三、stata操作及收尾解读prompt：heckman depvar indepvars， select(selectvars=selectindepvars) twostep
以上变量辞别对应：因变量Y、自变量X、聘任变量D、外生变量Z
固然uu们在作念的时辰固定效应的lsdv别忘了丢在indepvars中。
对应的收尾中，咱们不错最初对比原整个的认识与权臣性水平是否发生变化；在select栏中看到各Z对D的阐扬注解水平，以及IMF以lambda（兰姆达）的参数式样出现，在最底下一滑咱们发现显然通过了1%水平的权臣性水平，意味着原模子确乎存在着聘任偏误。
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临了还需进行VIF多重共线性磨砺，幸免模子因为包含了IMF（掺杂多种要素组成）而变成多重共线性问题，变成模子有偏。
四、实操一些Tips：
什么时辰需要作念Heckman：判断是否需要作念Heckman的缺点是从Y以及中枢X是否会存在样本聘任问题，是否我的样本仅仅简直我思要商议的一部分子集云尔。要记取Heckman的实质就是聘任改造模子！
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Heckman的局限性：该模子主要适用于OLS的修正，这就意味着基准自己是其他模子将无法适用
Heckman与PSM的互异：——样本聘任偏误与样本自聘任偏误
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Heckman与用具变量法的区别：后者频繁能处理更多的内素性问题。相通关于外生变量Z的条目，前者仅仅条目Z通过影响D来影响Y的散播91porn，com，尔后者则是Z只通过X影响Y。相对来说前者特别好找，一些CV就能充任。
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