When can we ignore measurement error in the running variable?
When can we ignore measurement error in the running variable?
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什么时候我们可以忽略运行变量中的测量误差？
DOI：
10.1002/jae.2974
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发表时间：
2023
影响因子：
2.1
通讯作者：
Kolesár, Michal
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dong, Yingying;Kolesár, Michal
在回归不连续设计的许多应用中，用于分配处理的运行变量只能观察到误差。我们表明，如果观察到的运行变量(i)正确地对治疗分配进行分类，并且（ii）平滑地影响潜在结果的条件均值，忽略测量误差仍然会产生具有因果解释的估计：观察到的运行变量等于截止值的单元的平均治疗效果。可能经过甜甜圈修剪，这些假设适应各种设置的支持测量误差不是太宽。一个经验应用说明了尖锐和模糊设计的结果。
In many applications of regression discontinuity designs, the running variable used to assign treatment is only observed with error. We show that, provided the observed running variable (i) correctly classifies treatment assignment and (ii) affects the conditional means of potential outcomes smoothly, ignoring the measurement error nonetheless yields an estimate with a causal interpretation: the average treatment effect for units whose observed running variable equals the cutoff. Possibly after doughnut trimming, these assumptions accommodate a variety of settings where support of the measurement error is not too wide. An empirical application illustrates the results for both sharp and fuzzy designs.
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DOI：
10.1108/s0731-905320170000038019
发表时间：
2016
期刊：
Econometrics: Econometric & Statistical Methods - General eJournal
影响因子：
--
作者：
Zhuan Pei;Yi Shen
通讯作者：
Yi Shen
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8
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Imbens, Guido;Wager, Stefan
通讯作者：
Wager, Stefan
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C. Noack;C. Rothe
通讯作者：
C. Rothe
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3
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Otávio Bartalotti;Quentin Brummet;S. Dieterle
通讯作者：
S. Dieterle
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5.3
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Dieterle, Steven;Bartalotti, Otavio;Brummet, Quentin
通讯作者：
Brummet, Quentin