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2.19 IV workshop 1在线视频

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2.19 IV workshop 1课程教案、知识点、字幕

我们打开stata的两个文件

第一个是数据文件

第二个是它的do file文件

都准备好

那么这个数据它一开始是没有变量名的

它这个变量名是用v1到v27来去替代的

所以大家打开这个do file

你们如果把两个数据都打开了

一个do file

一个是stata的数据文件都打开了

请在聊天区里面回应一下

这样我就知道首先，do feel是之前作者的我认为

是可能是作者的TA等等

他们来写的时间也很早了

这个是大家看时间是08年的时间

08年就写好这个do file

因为这个文章本身也比较老了

那么我们首先要做的事情就是把这些变量给它重新命名

这样我们知道这些变量大概是什么

用起来会比较方便

所以大家可以看到说在do file里面从第9行到第26

行

是对变量重新进行命名

接着我们仍然有一个变量

这个没关系

接下来我们又先生成一些变量

那么这些变量是对不同的cohort

如果大家看到论文就应该清楚

这个研究它是有一个纵向的追踪数据

所以它是对出生年份在1929年到

39年

39年到

49年

49年到59年类似这样子

每10年叫一个cohort

分别进行了一个分析

因为可能随着大的经济趋势的不同

那么每10年里面人群它的特征会发生变化

所以它是分成三个10年来进行分析的

那么它就需要把这个人群三分成三批

那么这个是只针对白人男性来做的分析

这样它就不用去考虑种族问题和性别问题

性别差异等等

这样子这是一个大的简单的背景

所以它前面进行了一系列操作

从第9行开始

一直到大家可以看一直到第120行

第9行到120行全都是在数据预处理

我们下面做一个什么事情

我把大家分成4个小组

按照你们的学习小组

你们首先自己把120行之前的命令全部跑了

第二个

自己分析一下

跟你的小组成员讨论一下

它为什么要去这样的去新设一些变量

它做了一些什么事情

Qtr是什么

那么它 cohort变量它的含义是什么

现在能看到吗

可以

首先clear就是一个清除之前所有的之前运行的东西

或者什么的

然后log using这个地方

因为老师的路径是老师电脑上的

所以我们要改成自己的

然后它是先执行一个replace

然后在新创建一个log

然后我的11行像跟老师有一点点不一样

对

set mem 500m是设置这次程序的

memory

就是内存是500兆

然后这一行写不写其实无所谓

下一个 use data就是使用我们这次的数据文件

下面从13行一直到31行都非常好理解

就是把它重新命名

然后使每个变量有意义

然后v8用不上

所以我们把它drop了

32行这个地方

cohort其实是人群的意思表示

我们知道这次是要把它分成按照年龄分成不同的人群

然后我们设置的默认值是20.29

这个点29是20~29岁的意思

这是默认值

这里下一行33和34行里的if里的yob是year

of birth

就是出生的年份

我们可以先tab一下

看一下yob的数据结构长什么样子

我的现在能看到我的主的

可以

我们可以看到yob它的数据结构是一部分是30~

49

另一部分是1920~1929

然后我们很快可以判断这个是属于写的格式不一样

它的意义肯定都是1920年至1949年的意思

所以我们接下来做的很多事情都是为了去统一这个格局

回到程序

这个地方就很好理解

30年到39年和40年到49年出生

这样我们就把cohort进行了一个重新的编码

agEQ 我们看到

这个也是非常有意思

前面我们看到都是40多

然后到下面会有一个1900多

因为我已经跑完了

看不见了

AGEQ有一部分值是1900多

这一部分是census等于80

census是人口普查

我猜想是另一次人口普查的意思

所以会出现一点问题

AGEQ就会也是出现了两次格式不统一

所以减1900 35号就是为了 census等于

70和80的这两部分数据统一一下

然后36行的AGEQSQ就是square

把年龄进行了平方

然后下面 generate yob

dummies

是按照出生年份的末尾数字设置虚拟变量

我们首先看到第一块

使首先设置一个虚拟变量 YR20

我们先默认它等于0

然后我们把出生年份是20年

30年

40年这三种都把它编成一表示出生年份是末尾数字的

末尾数字是0的

就会使YR20虚拟变量取1，下面

以此类推

一整个这一块一直到第

48行就是取出生年份的末尾数字

把它们进行了一个分组化的处理

然后下面qob是quarters是出生的季节

对

然后按照4个季节

不一定是自己好

反正就是四分之一了

路进行了一个切分

然后从第91~122行

yob和qob的一个交乘项

就是季节以及年份末尾数字的一个交乘项

最后keep if

Keep if cohort 124行

这个是表示我们只取30年到40年到30年到39年

这个群体进行研究

大概是这样

我不知道我有没有什么地方讲错了

教育定量研究方法（高级）课程列表：

Weeks 1 & 2 Basic Econometrics

-1.1 Regression Outlline

-1.2 Why do we use regression 1

-1.3 Why do we use regression 2

-1.4 Conditional expectation function 1

-1.5 Conditional expectation function 2

-1.6 Classical assumption of OLS

-1.7 Idea of OLS

-1.8 How to use matrix calculation to solve OLS

-1.9 Goodness of fit

-1.10 F test &T test

-1.11 FAQs of regression：practice

-1.12 FAQs of regression：discussion

-1.13 Maximum Likelihood Estimatio

-Basic Econometrics

Weeks 3 & 4: Instrumental Variable

-2.1 Classical assumptions of OLS

-2.2 Omitted variable bias and endogeneity

-2.3 Self-selection bias

-2.4 Idea of IV 1

-2.5 Idea of IV 2

-2.6 Two assumptions of IV

-2.7 Method-of-moments IVE

-2.8 Example of IV estimation

-2.9 2SLS and SEM

-2.10 Residual of 2SLS

-2.11 Standard error of IVE

-2.12 ATE and LATE

-2.13 Extension 1

-2.14 Extension 2

-2.15 Q&A 1

-2.16 Q&A 2

-2.17 Q&A 3

-2.18 Q&A 4

-2.19 IV workshop 1

-2.20 IV workshop 2

-2.21 IV workshop 3

-Weeks 3&4 readings and workshop

-Instrumental Variable

-IV 讨论题目

Weeks 5 & 6: Randomized Experiments - Class Size, Career Academies

-3.1 Introduction

-3.2 Idea of RCT 1

-3.3 Idea of RCT 2

-3.4 Conducting RCT

-3.5 Estimation

-3.6 Threats to the validity of RCT

-3.7 IVE for corss-overs 1

-3.8 IVE for corss-overs 2

-3.9 Clustered group 1

-3.10 Clustered group 2

-3.11 Clustered group 3

-3.12 Q&A 1

-3.13 Q&A 2

-3.14 Q&A 3

-3.15 Q&A 4

-3.16 Fixed-effect model

-3.17 Random-effecrt and Fiexed-effect model

-3.18 Statistic power analysis

-3.19 RCT workshop 1

-3.20 RCT workshop 2

-3.21 RCT workshop 3

-3.22 RCT workshop 4

-Weeks 5&6 readings and workshop

-Randomized Experiments - Class Size, Career Academies

-RCT 讨论题目

Weeks 7 & 8: Natural experiment and DID

-4.1 Introduction

-4.2 DID estimation 1

-4.3 DID estimation 2

-4.5 Assumptions of DID 2

-4.6 DID with multiple periods 1

-4.4 Assumptions of DID 1

-4.7 DID with multiple periods 2

-4.8 DDD

-4.9 Synthetic control methods

-4.10 Q&A 1

-4.11 Q&A 2

-4.12 Q&A 3

-4.13 Q&A 4

-4.14 Q&A 5

-4.15 DID workshop 1

-4.16 DID workshop 2

-4,17 DID workshop 3

-4.18 RD workshop 3

-Week7&8 readings and workshop

-Natural experiment and DID

-DID 讨论题目

Weeks 9 & 10: Regression discontinuity

-5.1 Introduction 1

-5.2 Introduction 2

-5.3 Model Setup

-5.4 RD Estimation 1

-5.5 RD Estimation 2

-5.6 RD Estimation 3

-5.7 Fuzzy RD 1

-5.8 Fuzzy RD 2

-5.9 Fuzzy RD 3

-5.10 Validity and assumption test 1

-5.11 Validity and assumption test 2

-5.12 RD workshop 1

-5.13 RD workshop 2

-5.14 RD workshop 3

-Regression discontinuity

-RD 讨论题目

Weeks 11&12: Propensity Score Matching

-6.1 Review of causal inference model

-6.2 Selection bias

-6.3 Standard OLS

-6.4 Stratification

-6.5 Confrol for covariates

-6.6 PSM 1

-6.7 PSM 2

-6.8 PSM 3

-6.9 Bad control 1

-6.10 Bad control 2

-6.11Q&A 1

-6.12 Q&A 2

-6.13 Q&A 3

-6.14 Q&A 4

-6.15 Q&A 5

-6.16 Q&A 5

-6.17 PSM workshop 1

-6.18 PSM workshop 2

-6.19 PSM workshop 3

-6.20 PSM workshop 4

-6.21 PSM workshop 5

-6.22 PSM workshop 6

-6.23 PSM workshop 7

-6.24 PSM workshop Q&A 1

-6.25 PSM workshop Q&A 2

-Propensity Score Matching

-PSM 讨论题目

Weeks 13&14: HLM

-7.1 Introduction

-7.2 Model setup 1

-7.3 Model setup 2

-7.4 Estimation 1

-7.5 Estimation 2

-7.6 Three level HLM

-7.7 Centering 1

-7.8 Centering 2

-7.9 Growth model 1

-7.10 Growth model 2

-7.11 Meta-analysis 1

-7.12 Meta-analysis 2

-7.13 Q&A 1

-7.14 Q&A 2

-7.15 Q&A 3

-7.16 Q&A 4

-7.17 Q&A 5

-7.18 Q&A 6

-7.19 HLM workshop 1

-7.20 HLM workshop 2

-7.21 HLM workshop 3

-7.22 HLM workshop 4

-7.23 HLM workshop 5

-HLM 讨论题目

-HLM

2.19 IV workshop 1笔记与讨论

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  5. 食品微生物学(2021秋)

  6. 泵与泵站(2021秋)

  7. 施工组织管理(2021秋)

  8. 素描与体验——原理与形式研究(2021秋)

  9. 员工关系管理-关系思维与人际技能(2021秋)

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  11. 教育定量研究方法（高级）(2021秋)

  12. 数学建模(2021秋)

  13. 财政与民生(2021秋)

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