- [讲解员] 在掌握计量经济学的道路上
蚱蜢Kamal取得了巨大的进步
他充分发挥了自己的能力 战胜了他的敌人
可惜，如今他情绪低落
因为有一项挑战尚未得到满足
Kamal还无法解读 学术研究期刊的经典著作
比如《美国经济评论》
和《计量经济学》等期刊
在他看来，这些似乎是用一种 晦涩难懂的外国语言写的
- [Kamal] 怎么回事...？
-[讲解员] 这些卷对于还是新手的Kamal 是不透明的
但可以通过研究解析
让我们一起学习阅读它们
掌握计量经济学 阅读经济学论文
随机试验
让我们深入研究
发表在《教育经济学评论》上 的西点军校的研究
本文报告了一项经济学101教室的学生
电子设备的使用的随机评估
首先，快速回顾其研究设计
- 好吧
- [Josh] 在西点军校
一所专门培训美国陆军军官的军事学院教学 的计量学硕士生
设计了一项随机试验 以回答这个问题
这些硕士生随机分配西点军校学员
进入经济学班，按照不同的规则操作
与大多数美国大学不同
西点军校的默认规则是没有电子设备
为了这个实验的目的 一些学生被分配到
这样的传统、无电子产品的班里——
没有笔记本电脑，没有平板电脑和手机！
这是对照组，或基线情况
另一组被允许使用电子产品
这就是实验组 受制于一个变化了的环境
这情况下的实验是在课堂上
无限制地使用笔记本电脑或平板电脑
每一个因果问题都有一个明确的结果 ——
我们在研究之前就已经定下的 希望影响的变量
西点军校电子产品研究的结果
是期末考试分数
该研究的目的是为回答以下问题：
以考试分数为衡量 课堂电子设备
对学习的因果效应是什么？
- 经济学期刊文章 通常以描述性统计表格开头
列出研究样本的关键事实
- 我的天啊，我记得这个表 -- 太令人困惑了！
- [讲解员] 第一列到第三列报告平均特征
这样就能知道我们的研究对象
让我们从第一列开始 它描述了对照组的协变量
协变量是在实验开始之前测量的 对照组和实验组的特征
例如，我们看到对照组的平均年龄 略高于20岁
许多协变量都是虚拟变量
虚拟变量只能有两个值 -- 0或1
例如，学生性别由虚拟变量捕获
女性等于1，对男性等于0
该变量的平均值为女性比例
我们还发现，对照组中 有13%是西班牙裔
19%有服过兵役
表中的注释是关键
请在阅览表时参考这些
这些注释解释了每个列和面板中 显示的内容
面板A
面板B
例如，这些注释告诉我们
标准偏差用括号代表
标准差告诉我们数据有多分散
例如，0.52的标准差告诉我们
大多数对照组的GPA 落在2.35
也就是比2.87的平均GPA低0.52
和3.39之间 也就是比2.87高0.52
较低的标准偏差味着GPA
更紧密地聚集在平均值周围
-[Kamal] 是啊，但是在大多数变量 都没有较低的标准偏差
没错
硕士生通常都会忽略用于实体模型的标准偏差
因为此变量的平均值决定了其标准偏差
本研究将两个实验组
与对照组进行比较
第一组被允许使用笔记本电脑和平板电脑
第二个个实验组的限制性更强
只允许将平板电脑放在桌子上
实验组看起来很像对照组
这将我们带到该表的下一个特征 第四列到第六列
使用统计测试来比较实验前
实验组和对照组的特征
在第四栏中，两个实验组被合并了
可以看到实验组和对照组的
女性比例差异仅为0.03
这种差异在统计学上并不显着——
在样本选择过程中
我们可以很容易地将其归结为偶然结果
- [Kamal] 那我们要怎么知道呢？
- [讲解员] 记得经验法则吗？
绝对值超出标准误差两倍的统计估计
通常在统计学上是有显着性的
标准误差为0.03
与女性比例差异相同
因此，后者与前者的比率仅为1
这当然小于2
- [Kamal] 哦！所以 表中的实验/对照差异
均不超过其标准误差的两倍
-[讲解员] 正确
随机划分的学生似乎成功地
创建了确实具有可比性的群体
因此，我们可以确信
课堂成绩随后的任何差异
都是实验干预的结果
而不是先前存在的差异的反映
达到了Ceteris paribus！
- [Kamal] 酷。等等 底部有星号的数字和呢？
这些差异是标准误差的两倍以上
-[讲解员] 好眼力，Kamal！
该表中有许多数字
面板B也很重要
此面板测量实验组和对照组的学生
在课堂上使用电脑的程度
这组的实验是允许电脑的使用
研究人员必须证明
被允许使用电脑的学生
利用了这个机会
如果他们没有使用，那就没有实验了
幸运的是，第一实验组中的81%人
使用了电脑
而对照组中没有人使用电脑
第二个平板电脑实验组的许多人
也使用了电脑
电脑的使用方面差异很大
而且具有统计显著性
我们还可以看到每组的样本量
- [Kamal] 星号就像装饰品吗？
-[讲解员]有些学术论文用星号来表示
在统计学上有显着性的差异
这可以向看的人突出显示
这里，三个星号表示结果在统计上
不同于零，p值小于1%
换句话说，这个结果纯粹是偶然的发现
概率不到1/100
两个星号表示偶然发现的机会的概率 为1/20或5%
一个星号代表 10%我们看到的结果
仅归因于偶然
如今，星号被视为有点过时
有些期刊把它们省略了
-[Kamal]那最后两列呢？
-[讲解员] 与将两个实验组 合并为一个实验组的第四列不同
后两列分别查看每个实验组的实验/对照差异
这提供了更详细的平衡分析
另外，就目前而言 你可以忽略此行
它将用于另一项显着性 测试
现在我们来看看这篇文章的妙处 表四
此表报告电子设备的使用
对学生学习成效的影响的回归估计
-[Kamal] 为什么这项研究 报告的回归估计？
这就是我不明白的原因
我以为我们喜欢随机试验的一个原因是
我们用它们来获得因果效应
只需比较实验组和对照组
由于这些组是平衡的 没有必要使用回归
-[讲解员] 说得好，Kamal
实际上，出于两个原因
报告回归估计是惯例
首先，尽管有证据表明二者之间存在平衡
但如果过于谨慎 分析师可能会考虑到
二者之间的偶然性差异
其次，回归估计可能更为精确——
也就是说，与简单的实验对照比较相比
它们具有更低的标准误差
本研究中的因变量
是我们感兴趣的结果
既然眼前的问题是
课堂电子设备如何影响学习
一个适合的结果就是经济学期末考试的分数
每列报告不同回归模型的结果
除了实验状态之外
模型还通过它们包括的控制变量 或协变量进行区分
没有协变量的估计
是实验组和对照组的简单比较
-[Kamal] 我以为他们只是忘了填写
-[讲解员]第一列显示，电子设备的使用
使期末考试分数减少0.28标准差
在我们的上一课中
Joshway大师解释说 我们使用标准差单位
因为这些单位在不同的研究中很容易被比较
第二列报告了
添加人口统计控制的模型的结果
在这里，我们比较测试分数 但持有不变的因素
如年龄和性别
第三列报告了
将GPA添加到协变量列表中的模型的结果
第四列增加了ACT分数
分析师经常以这种方式报告结果
首先是包含很少或没有协变量的模型
然后逐列报告
添加越来越多协变量的模型估计值
逐列观察，你注意到了什么？
-[Kamal] 使用电脑的系数
总是一个相当大的负数
- [讲解员] 没错！
我们还可以看到，标准误差小到
足以使这些负面结果具有统计显著性
换句话说，这个实验的主要收获是
教室里的电子设备影响了学生的学习
- [Kamal] GPA和ACT的分数 也很重要
原因何在？
-[讲解员]很好的观察！
这并不奇怪
我们期望这些变量能预测在大学里的表现
-[Kamal] 哦，没错
之前取得更好成绩的孩子
更有可能在这门课程中取得较好的成绩
-[讲解员] 你还会注意到这表中的 许多其他信息
表中的其余面板报告了电子设备的使用
对期末考试组成部分的影响
如选择题
这些结果大多与电脑的使用
对总体得分的影响一致
-[Kamal] 那行不是英文的行呢？
-[讲解员] 它们提供了其他统计信息
r 平方是拟合优度的度量
尽管有些读者可能想知道
但这并不太重要
其他行报告具有统计显著性的替代测试
你目前可以忽略这些测试
-[Kamal] 哦，我的天 这些表没有那么难嘛！
非常感谢你
-[讲解员] 接下来是要讲的是回归这个议题
再见！
♪ [音乐] ♪
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