En statistique, les variables de contrôle inadéquates introduisent un écart non intentionnel entre les coefficients de régression et les effets qu'ils sont censés mesurer. Elles...
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En statistique, les variables de contrôle inadéquates introduisent un écart non intentionnel entre les coefficients de régression et les effets qu'ils sont censés mesurer. Elles s'opposent aux facteurs de confusion, qui constituent de « bonnes variables de contrôle » et doivent être incluses pour éliminer le biais de variable omise. Ce problème se pose lorsqu'une variable de contrôle inadéquate est une variable de résultat (ou similaire) dans un modèle causal ; son ajustement éliminerait alors une partie du chemin causal recherché. Autrement dit, les variables de contrôle inadéquates peuvent tout aussi bien être des variables dépendantes dans le modèle considéré. Angrist et Pischke (2008) distinguent en outre deux types de variables de contrôle inadéquates : le scénario de variable de contrôle inadéquate simple et le scénario de variable de contrôle indirecte, où la variable incluse contrôle partiellement les facteurs omis, mais est partiellement affectée par la variable d'intérêt. Pearl (1995) propose une méthode graphique pour déterminer les bonnes variables de contrôle à l'aide de diagrammes de causalité et des critères de la porte dérobée et de la porte frontale .
Exemples
Mauvaise maîtrise simple
Diagramme causal illustrant un type de contrôle défaillant. Si nous contrôlons le type de travail
Un exemple simplifié étudie l'effet de l'éducation sur les salaires.
Mauvais contrôle des proxys
Diagramme causal illustrant un mauvais contrôle par procuration. Si nous contrôlons la capacité tardive
Un autre exemple de contrôle insuffisant est la tentative de contrôler les aptitudes innées lors de l'estimation de l'effet de l'éducation.
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