Techniek Propensity Score Matching Instrumentele Variabelen Trajectory modellen (TRAJ) Fixed effects (FE) Regression Discontinuity
(PSM) (IV) Design (RDD)
Soort data E & C groep E & C groep Longitudinaal Longitudinaal E & C groep
Controle voor Gemeten bias (On)gemeten bias (On)gemeten bias Tijdconstante (on)gemeten (On)gemeten bias
bias
Matching E-persoon met C-persoon E-persoon met C-persoon Homogene groepen Persoon met zichzelf E-persoon met C-
o.g.v. propensity score o.g.v. IV persoon o.g.v.
grenswaarde
Voorwaarden 1. Grote steekproeven Voorwaarden voor de Wanneer vrees 1. Er moet sprake
voor deze 2. Voldoende area of instrumentele variabele bestaat voor zijn van een
techniek common support: (Z) ongeobserveerde/hid onderliggend
afweging tussen het 1. Z moet den bias, kan het objectief
uitfilteren van bias en samenhangen met beste gebruik worden continuüm dat
het hebben van W (relevantie) gemaakt van FE bepaalt of de
voldoende power en statistisch interventie
externe validiteit (de toetsbaar wordt toegepast
mate waarin je je 2. Scores op Z zijn (het onder of
resultaten kunt niet afhankelijk van boven de
generaliseren) PSM de score op W; er aangegeven
het geschiktst voor is geen direct grens zitten
situaties waarbij er een effect van Z op Y; bepaalt of de
aanmerkelijk er is geen indirect interventie
toevalselement zit in effect van Z op Y wordt
de oplegging van de via een andere uitgedeeld, zie
, interventie variabele dan W blz. 162 voor
3. Niet te veel missende (exogeniteit) voorbeelden).
waarden: als niet statistisch
respondenten op toetsbaar, dus
bepaalde variabelen moet theoretisch
missing zijn, dan vallen onderbouwd
ze per definitie uit de worden
analyse. Oplossing zou
kunnen zijn om zonder
de betreffende
variabelen te schatten,
maar dan wordt er
minder goed
gecontroleerd voor
bias.
4. Juiste ‘functional form’
van het logistische
regressiemodel als
je een andere
specificatie van het
logistische
regressiemodel kiest,
vallen er weer andere
respondenten buiten
de area of common
support
5. Geen ongemeten bias
Werking Achterliggende idee: Voor 1. IV maakt het Achterliggende idee: GBTM 1. Fixed effects Achterliggende idee: je
iedere experimentele mogelijk ook het geeft de mogelijkheid om modellen sluiten alle maakt twee groepen die
respondent, zoeken we – op endogene en het subgroepen te tijdsconstante onvergelijkbaar met
(PSM) (IV) Design (RDD)
Soort data E & C groep E & C groep Longitudinaal Longitudinaal E & C groep
Controle voor Gemeten bias (On)gemeten bias (On)gemeten bias Tijdconstante (on)gemeten (On)gemeten bias
bias
Matching E-persoon met C-persoon E-persoon met C-persoon Homogene groepen Persoon met zichzelf E-persoon met C-
o.g.v. propensity score o.g.v. IV persoon o.g.v.
grenswaarde
Voorwaarden 1. Grote steekproeven Voorwaarden voor de Wanneer vrees 1. Er moet sprake
voor deze 2. Voldoende area of instrumentele variabele bestaat voor zijn van een
techniek common support: (Z) ongeobserveerde/hid onderliggend
afweging tussen het 1. Z moet den bias, kan het objectief
uitfilteren van bias en samenhangen met beste gebruik worden continuüm dat
het hebben van W (relevantie) gemaakt van FE bepaalt of de
voldoende power en statistisch interventie
externe validiteit (de toetsbaar wordt toegepast
mate waarin je je 2. Scores op Z zijn (het onder of
resultaten kunt niet afhankelijk van boven de
generaliseren) PSM de score op W; er aangegeven
het geschiktst voor is geen direct grens zitten
situaties waarbij er een effect van Z op Y; bepaalt of de
aanmerkelijk er is geen indirect interventie
toevalselement zit in effect van Z op Y wordt
de oplegging van de via een andere uitgedeeld, zie
, interventie variabele dan W blz. 162 voor
3. Niet te veel missende (exogeniteit) voorbeelden).
waarden: als niet statistisch
respondenten op toetsbaar, dus
bepaalde variabelen moet theoretisch
missing zijn, dan vallen onderbouwd
ze per definitie uit de worden
analyse. Oplossing zou
kunnen zijn om zonder
de betreffende
variabelen te schatten,
maar dan wordt er
minder goed
gecontroleerd voor
bias.
4. Juiste ‘functional form’
van het logistische
regressiemodel als
je een andere
specificatie van het
logistische
regressiemodel kiest,
vallen er weer andere
respondenten buiten
de area of common
support
5. Geen ongemeten bias
Werking Achterliggende idee: Voor 1. IV maakt het Achterliggende idee: GBTM 1. Fixed effects Achterliggende idee: je
iedere experimentele mogelijk ook het geeft de mogelijkheid om modellen sluiten alle maakt twee groepen die
respondent, zoeken we – op endogene en het subgroepen te tijdsconstante onvergelijkbaar met
