เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง Fixed Effects สำหรับข้อมูล Panel Data× | วิธีการตัวแปรเครื่องมือ (IV) สำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | เศรษฐมิติ | เศรษฐศาสตร์สุขภาพ |
| ตระกูล≠ | Regression model | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 2014 | 1990s (modern applications) |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Hsiao (textbook treatment); within transformation of panel data | Angrist & Pischke (applied econometrics); rooted in econometric theory |
| ประเภท≠ | Panel data regression | Method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Hsiao, C. (2014). Analysis of Panel Data (3rd ed.). Cambridge University Press. DOI ↗ | Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton: Princeton University Press. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | fixed effects model, within estimator, panel fixed-effects regression, Panel Veri — Sabit Etkiler Modeli | IV, two-stage least squares, TSLS, causal estimation |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 3 |
| สรุป≠ | The Panel Data Fixed Effects model estimates relationships from panel data (the same units observed over several time periods) while controlling for unit- and/or time-specific effects, supporting causal inference. It is developed as the within estimator in standard treatments such as Hsiao's Analysis of Panel Data (2014). | 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 ↗ |
|
|