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原文
PsyArXiv 预印本·· 3 小时前AI 评分60

用工具变量法识别实验中潜变量处理的因果效应

Identifying Causal Effects in Experiments with Latent Treatments: An Instrumental Variable Approach

AI 导读

一篇预印本提出把实验操纵作为工具变量,在潜变量处理由多个题目测量的情况下推导其平均因果效应的识别条件。作者定义了两种估计量:以单个题目为单位锚定的估计量和以潜变量标准差为单位的标准化估计量,后者更常见但需要更多假设,且不能在实验之间迁移。文章说明如何用现成的SEM和工具变量软件估计这两种估计量,并用模拟展示在现实样本中个别假设不成立时估计量的表现。

摘要 · AI 翻译

心理学实验旨在探究潜在变量的因果效应,而研究者无法直接操纵这些潜在变量。研究者使用操纵检验来确认潜在变量发生了变化,但随后估计的是操纵本身的因果效应,而非目标潜在变量变化的因果效应。我们将操纵视为潜在处理的工具变量(IV),该潜在处理由若干题项测量,并推导出处理平均因果效应可识别的条件。由此产生的假设允许一定程度的处理效应异质性和载荷异质性,且比大多数心理测量学应用已做出的假设更弱。由于潜在处理没有单位,估计量只有在量表固定后才能定义。我们定义了两种估计量并推导了它们的识别条件:一种是以一个题项的单位为锚的锚定估计量,另一种是以潜在处理的标准差为单位的标准化估计量。后者更为常见,但需要更多假设,并且值得注意的是,它不能在实验之间迁移。我们展示了如何使用现成的SEM和IV软件估计这两种估计量,并通过模拟展示了当个别假设不成立时,估计量在现实样本中的表现。由于研究者设计操纵并选择题项,我们最后讨论了实际意义。

摘要来源:信源摘要

中文由 AI 翻译,仅供参考,以原文为准。

来源:PsyArXiv 预印本 · osf.io