เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองผลคงที่ของข้อมูลพาเนล× | วิธีการตัวแปรเครื่องมือ (IV) สำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | เศรษฐมิติ | เศรษฐศาสตร์สุขภาพ |
| ตระกูล≠ | Regression model | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 2005 | 1990s (modern applications) |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Baltagi (textbook treatment); Hausman test for FE vs RE choice | Angrist & Pischke (applied econometrics); rooted in econometric theory |
| ประเภท≠ | Panel data regression | Method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Hausman, J. A. (1978). Specification Tests in Econometrics. Econometrica, 46(6), 1251–1271. DOI ↗ | Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton: Princeton University Press. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | within estimator, panel fixed effects, entity fixed effects model, Panel Sabit Etkiler Modeli | IV, two-stage least squares, TSLS, causal estimation |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 3 |
| สรุป≠ | The fixed effects panel model estimates relationships in panel data (many units observed over time) by exploiting only the within-unit variation, so that unobserved time-invariant heterogeneity is controlled away. It is the central within estimator developed in Baltagi's Econometric Analysis of Panel Data (2005), and the choice between it and the random effects model is settled by the Hausman (1978) test. | Instrumental variables (IV) is an econometric method to estimate causal effects when treatment or exposure is not randomly assigned and confounding is severe or unmeasured. IV relies on a third variable (instrument) that influences treatment but does not directly affect the outcome, allowing researchers to isolate the causal effect from the noise of confounding. Developed extensively in econometrics (Angrist & Pischke, 1990s–2000s), IV methods are increasingly used in health economics and health services research to leverage natural experiments and policy changes. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|