定社会科学事件的因果，这些事件的特点是，个体是否受到事件的影响，取决于其某个可观测特征的连续变量是否大于给定的临界值。 而由于该变量在临界值两侧是连续的, 因此个体针对该连续变量的取值落入该临界点任意一侧是随机发生的，即不存在人为操控使得个体落入某一侧的概率更大, 则在临界值附近构成了一个准自然实验。如下图所示，
我们可根据某一连续变量的
临界值去划分出是否接受过解释变量影响的 卡塔尔电话号码 两组人群，并根据其在被解释变量的值的差异去计算解释变量所带来的效应大小。 操作步骤：第一步，用散点图显示解释变量和被解释变量关系； 第二步，在散点图基础上，进一步去除散点噪音，采用多项式回归或分区均值拟合的方式对数据进行平滑拟合并绘制关系图。 第三步，进行断点回归模型基本假设检验：检验解释变量的概率分布连续性及个体特征变量连续性； 第四步，计算断点处置效应：采用全局多项式回归或局部多项式回归的方法来估计被解释变量在断点处的跳跃程度的大小及显著性。
工具变量法 基本原理：
核心思路是通过工具变量清理解释变量，将解 俄罗斯电话号码 释变量中与干扰项相关的部分剔除，仅保留与干扰项不相关的部分去估计解释变量对被解释变量的因果影响。 如下图所示，在因果推断过程中，常常会遇见与解释变量和被解释变量均相关的不可观测变量，如好胜心对教育水平和职业收入。 在此种情景下，有D到Y的因果路径，也有干扰项E所带来的混淆路径，因此需要截断。 工具变量的整体思路是引入一个用于剔除被解释变量中与干扰项相关的部分。如上图所示，工具变量Z将原有解释变量D分为与干扰项不相关的D’和与干扰项相关的V，从而让D’独立于干扰项，
