請教樣本選擇偏差問題，如何解答樣本選擇偏差

1樓：沒事逛逛雙子

在微觀計量經濟學中最常見的問題之一是樣本選擇問題。在一般的統計或計量經濟學研究中,用於估計所研究系統的引數的資料依賴於從總體中抽取的樣本。如果所抽取的樣本是隨機的,即以類似「抽籤」的方式獲得的樣本,根據這些樣本資料所估計的各種引數能夠準確反映總體的相關特性,理論上,就是所估計的引數是無偏的和一致的。

而且隨著抽取的樣本越大,其對事件的總體特徵分布的描述越是會準確。

但是,如果所抽取的樣本不是隨機的,那麼無論其選擇的樣本容量有多大,則根據這些樣本資料所估計的引數就不能準確反映所研究的總體性質的分布。但是,在不同的事件的研究中,大多數抽樣都不是隨機的,因為事件的總體總是會相當龐大,甚至是沒有邊界的。因此,多數的抽樣只能是在研究者所選擇的界定範圍和規則內進行,這就可能出現抽樣選擇的偏差，或是未把相關聯的變數放入抽樣,或是把不相干的變數放入抽樣中。

例如,研究乙個地區,勞動婦女的工資狀況。這個地區的所有適齡婦女(包括就業與非就業婦女)構成研究的總體。在研究中,一般不可能獲得所有這些婦女的資料,而只能得到一部分就業婦女的相關資料。

這部分提供資料的被調查婦女就構成研究的樣本。

現在,研究的目的是通過樣本中被調查婦女提供的勞動資料分析所有適齡婦女(總體)如果就業時她們工資水平的一些決定因素。所調查的婦女可以是隨機地從總體中抽取的,但只有就業婦女能夠提供有關她們工資水平的資料,所以只能研究就業婦女的樣本資料。可以把就業與不就業看做個人的一種決策,婦女的這個決策如果不依賴於所要研究的勞動工資的決定因素,那麼,即使所研究的只是已就業婦女的資料,我們也可以把所抽取的樣本看做隨機的。

因為,理論上說,決定婦女就業不就業的因素是外生的,它不影響所要研究的問題。

但是,婦女選擇就業與不就業往往不是外生的,而部分的是由所研究的問題決定的。例如,工資水平的高低,工作環境的好壞顯然會影響婦女的就業選擇。這樣,以就業婦女作為研究樣本就不再是隨機的,而是部分地由所研究問題的某些因素所決定,也就是說,所研究的某些問題影響了樣本的選取。

如果按照傳統的方法,通過這種樣本所估計的引數就不能很好反映總體的性質,它們會有所偏差。另一方面,如果決定婦女就業與不就業選擇的因素或資訊可以通過調查獲得的話,在傳統的分析方法中增加相關的變數就可以解決樣本的選擇偏差問題。當這些資訊無法獲得時傳統方法就難以處理。

赫克曼所發明的方法可以簡單和方便地處理這個問題。由於導致統計推斷產生偏差的樣本的非隨機性是由所研究的物件(在這裡是婦女)的個人決策造成的,這個問題也叫自選擇問題。樣本選擇偏差還可能來自研究人員的某些決定或資料處理過程。

問題解決

「赫克曼兩階段模型」或赫氏法就是解決這種選擇的偏差和自選擇的問題。

可以說,在社會科學的各種研究中,選擇偏差與自選擇問題是最平常的,也是不可避免的。因為在大多數社會科學的經驗研究中,所獲得的樣本資料很難保證它們的隨機性。我們可以以赫克曼最早研究的勞動婦女工資的決定為例對此給以說明。

19世紀70年代中期赫克曼在對美國勞動供給進行研究的過程中遇到了選擇性樣本問題,這些問題促使他提出了所謂赫克曼修正法(或兩階段法，赫氏法，heckitmethod)。這個方法簡單適用,不僅在微觀計量經濟學,在其他社會科學的經驗研究中得到了廣泛的應用。

在經濟學領域,赫克曼方法著名的應用包括李氏2023年所做關於加入工會對工人相對工資影響的研究。這個問題涉及自我選擇,因為工人加不加入工會是乙個選擇性的決定,而不是任意的。決定工人加不加入工會的因素很多,其中有些是不可觀察到的。

另一項著名應用是魏里斯和羅森進行的關於教育如何提高工資收入的研究,接不接受教育同樣是乙個自我選擇問題。

如何解答樣本選擇偏差

2樓：李快來

你好：解答樣本選擇偏差

先要確定什麼樣本

再計算樣本°數學偏差

計算就可以了。

樣本選擇偏差（sample selection bias）與倖存者偏差（survivorship

如何理解樣本選擇偏差問題？

3樓：aii豬豬俠

1、在微觀計量經濟學中最常見的問題之一是樣本選擇問題。在一般的統計或計量經濟學研究中,用於估計所研究系統的引數的資料依賴於從總體中抽取的樣本。

2、如果所抽取的樣本是隨機的,即以類似「抽籤」的方式獲得的樣本,根據這些樣本資料所估計的各種引數能夠準確反映總體的相關特性,理論上,就是所估計的引數是無偏的和一致的。而且隨著抽取的樣本越大,其對事件的總體特徵分布的描述越是會準確。

3、但是,如果所抽取的樣本不是隨機的,那麼無論其選擇的樣本容量有多大,則根據這些樣本資料所估計的引數就不能準確反映所研究的總體性質的分布。但是,在不同的事件的研究中,大多數抽樣都不是隨機的,因為事件的總體總是會相當龐大,甚至是沒有邊界的。因此,多數的抽樣只能是在研究者所選擇的界定範圍和規則內進行,這就可能出現抽樣選擇的偏差，或是未把相關聯的變數放入抽樣,或是把不相干的變數放入抽樣中。

在使用微觀資料進行研究時會產生的問題有哪些？及什麼是選擇偏差？

4樓：中地數媒

在使用資料進行定量研究時，首先要採集資料。當樣本空間太大，無法對其整體進行研究時，就要進行抽樣。從統計學角度講，為了不使研究得出偏頗的結論，最好是隨機抽樣。

但有時由於某種原因而無法做到隨機抽樣。例如，現在想研究一下工資收入水平與受教育程度之間的關係，用資料驗證一下是否像很多人聲稱的工資收入真地隨著教育程度的提高而提高。於是，就開始取樣收集資料。

但在這個過程中卻產生乙個問題，即對於有工作的人，可以採集到他的工資數字；但對於沒有工作的人，就無法採集到他的工資數字。因此，這樣的樣本就不是乙個完全的隨即機本，而是被稱之為選擇性樣本，而用這種選擇性樣本進行研究所產生的偏差叫做選擇偏差。

同時存在自選擇偏差和內生性怎麼處理

5樓：嘛咪嘛咪轟

最簡單的例子就是wage~education，如果你能規定，隨機的，這批人只接受初中教育，另外一批人只接受高中教育，另外一批人接受大學教育，這樣就可以剔除其他影響因素而不會出現wage=》educ，educ=》wage。但是現實不能做這樣的實驗，所以引入iv。

選擇偏差產生的主要原因有哪些？

6樓：中地數媒

選擇偏差產生的主要原因是，教育程度高的人群失業人數相對較少，因此他們有工資收入，所以這些人的工資資料容易得到；而在失業大軍中，教育程度低的佔的比例相對較大，這些人的工資資料就無法得到。如果這些人就業，他們的工資很可能較低，因此他們寧可選擇不工作而呆在家裡。換句話說，在無法採集到的資料裡，因受教育程度低而工資低的佔了大部分。

但是，在現實中也有一些受教育程度低的人，由於種種原因，如並不低的能力等，而獲得不錯的工資收入。如果用這樣所蒐集到的資料進行分析處理，我們就很容易做出這樣的判斷，即教育程度高的人其工資也高，教育程度低的人其工資也低，但卻低不了多少(因為受教育程度低而導致工資很低的人群因無法被觀察到而不包括在資料樣本裡)。因此，似乎受教育程度對工資收入的影響就比較小。

這樣一來，受教育程度對個人收入的影響就會被低估。

請教樣本選擇偏差問題，如何解答樣本選擇偏差

請教4級選擇題，謝謝

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