C. 부트스트래핑: 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 부트스트래핑을 사용하는 것입니다. 이 방법은 분석적 추정치가 편향되거나 사용할 수 없는 경우 표준 오차를 추정하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 각 부트스트랩 추첨에는 추정의 첫 번째 단계(경향 점수, 공통 지원)를 포함하여 결과의 ​​재추정이 포함됩니다. 부트스트랩 표준 오차는 추정치에 영향을 줄 수 있는 모든 오차 소스를 통합하려고 시도했습니다. 부트스트래핑을 N번 반복하면 N개의 부트스트랩 샘플이 생성되고 N개의 추정된 평균 처리 효과와 표준 오차의 부트스트래핑 추정치는 가장 가까운 이웃 매칭 선택에 유효하지 않습니다. 따라서 분석적 표준 오차를 계산하는 것이 여기에 적용됩니다. 여섯 번째 단계에서는 민감도 분석을 실시했습니다. 치료와 결과 변수에 대한 할당에 동시에 영향을 미치는 관찰되지 않은 변수의 경우 숨겨진 편향이 발생할 수 있습니다. 매칭 추정치는 치료와 결과 변수에 대한 할당에 동시에 영향을 미치는 관찰되지 않은 변수에서 발생하는 숨겨진 편향에 대해 강력하지 않습니다. 따라서 관찰되지 않은 공변량과 Rosenbaum 경계에 관한 추정된 치료 효과의 민감도를 검정하고 계산해야 합니다. 결과가 매우 민감한 경우 식별 가정과 대체 추정치를 고려했습니다. 공통 지원, 즉 공통 지원 문제에 대한 추정된 치료 효과의 민감도도 검정하고 Lechner 경계를 계산했습니다(Caliendo & Kopeinig, 2005 , 2008 ). 강남달토 강남레깅스룸 그린먹튀 호치민불건마 스포츠중계 축구중계 솔랭배팅 롤토토 iswix 미국 영주권 미국영주권 흥신소 먹튀검증 먹튀검증사이트 탑플레이어 머니상 구글상위노출 카지노솔루션 구글 백링크