Visual Inference and Graphical Representation in Regression Discontinuity Designs
Visual Inference and Graphical Representation in Regression Discontinuity Designs
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不连续性回归设计中的视觉推理和图形表示
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Yi Shen
中科院分区：
文献类型：
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作者：
C. Korting;C. Lieberman;Jordan D. Matsudaira;Zhuan Pei;Yi Shen
尽管图表在实证研究中被广泛使用，但人们对读者处理图表所传达的统计信息（“视觉推理”）的能力知之甚少。我们研究的背景下，回归不连续性（RD）设计的视觉推理，通过测量如何准确地识别从数据生成过程中产生的图形中的不连续性校准的11篇发表的论文，从领先的经济学期刊。首先，我们使用随机实验评估不同的图形表示方法对视觉推理的影响。我们发现，箱宽度和拟合线有最大的影响，参与者是否正确地认为存在或不存在的不连续性。我们的实验结果使我们能够向从业者提出基于证据的建议，我们建议使用没有拟合线的小箱作为起点来构建RD图。第二，我们比较使用我们的首选方法与广泛使用的计量经济学推理程序构建的图形上的视觉推理。我们发现视觉推理可以实现类似或更低的第一类错误（假阳性）率，并补充了计量经济学推理。
Despite the widespread use of graphs in empirical research, little is known about readers’ ability to process the statistical information they are meant to convey (“visual inference”). We study visual inference within the context of regression discontinuity (RD) designs by measuring how accurately readers identify discontinuities in graphs produced from data-generating processes calibrated on 11 published papers from leading economics journals. First, we assess the effects of different graphical representation methods on visual inference using randomized experiments. We find that bin widths and fit lines have the largest impacts on whether participants correctly perceive the presence or absence of a discontinuity. Our experimental results allow us to make evidence-based recommendations to practitioners, and we suggest using small bins with no fit lines as a starting point to construct RD graphs. Second, we compare visual inference on graphs constructed using our preferred method with widely used econometric inference procedures. We find that visual inference achieves similar or lower type I error (false positive) rates and complements econometric inference.
影响因子：
6.3
作者：
M. Just;P. Carpenter
通讯作者：
M. Just;P. Carpenter
影响因子：
6.1
作者：
Andrews, Isaiah;Shapiro, Jesse M.
通讯作者：
Shapiro, Jesse M.
影响因子：
3
作者：
Andrews, Isaiah;Gentzkow, Matthew;Shapiro, Jesse M.
通讯作者：
Shapiro, Jesse M.