412 research outputs found
Assessing bias in the estimation of causal effects: Rosenbaum bounds on matching estimators and instrumental variables estimation with imperfect instruments
Propensity score matching provides an estimate of the effect of a treatment variable on an outcome variable that is largely free of bias arising from an association between treatment status and observable variables. However, matching methods are not robust against hidden bias arising from unobserved variables that simultaneously affect assignment to treatment and the outcome variable. One strategy for addressing this problem is the Rosenbaum bounds approach, which allows the analyst to determine how strongly an unmeasured confounding variable must affect selection into treatment in order to undermine the conclusions about causal effects from a matching analysis. Instrumental variables (IV) estimation provides an alternative strategy for the estimation of causal effects, but the method typically reduces the precision of the estimate and has an additional source of uncertainty that derives from the untestable nature of the assumptions of the IV approach. A method of assessing this additional uncertainty is proposed so that the total uncertainty of the IV approach can be compared with the Rosenbaum bounds approach to uncertainty using matching methods. Because the approaches rely on different information and different assumptions, they provide complementary information about causal relationships. The approach is illustrated via an analysis of the impact of unemployment insurance on the timing of reemployment, the postunemployment wage, and the probability of relocation, using data from several panels of the Survey of Income and Program Participation (SIPP). -- Propensity score matching ermöglicht die verzerrungsfreie Abschätzung der Kausalwirkung einer treatment-Variable auf eine Ergebnisvariable sofern Verzerrungen allein aus dem Zusammenhang zwischen Kausalfaktor und beobachteten Kovariaten resultieren. Matchingverfahren sind allerdings anfällig für Schätzverzerrungen aufgrund von hidden bias durch unbeobachtete Variablen, die sowohl die Zuweisung des Kausalfaktors als auch die Ergebnisvariable bestimmen. Im letzteren Fall besteht eine mögliche Strategie darin, mit Hilfe der Methode der sogenannten Rosenbaumschranken abzuschätzen, wie stark der Einfluss unbeobachteter Kovariaten auf die Zuweisung des Kausalstatus sein müsste, um die beabsichtigten Schlussfolgerungen im Hinblick auf den interessierenden kausalen Effekt qualitativ zu verändern. Instrumentalvariablenschätzer (IV) wären ein zweites Verfahren, um in dieser Situation kausale Effekte abschätzen zu können, allerdings führt das Verfahren in der Regel zu wenig präzisen Schätzungen und beinhaltet in der Anwendung zusätzliche Unsicherheiten aufgrund der empirisch nicht testbaren Annahmen des IV-Ansatzes. In diesem Aufsatz wird eine Methode zur Abschätzung dieser Unsicherheiten vorgeschlagen, wodurch die potentiellen Verzerrungen innerhalb einer IV-Schätzung mit den durch die Rosenbaumschranken abgeschätzten Verzerrungen innerhalb eines entsprechenden Matchingansatzes verglichen werden können. Da diesen Verfahren jeweils unterschiedliche Informationsgrundlage sowie unterschiedliche Annahmen zugrunde liegen, erbringen sie komplementäre Informationen über den Gehalt kausaler Beziehungen. Wir illustrieren die vorgeschlagene Vorgehensweise anhand einer Analyse des kausalen Effekts der Arbeitslosenversicherung auf die Dauer der Arbeitslosigkeit, den Lohn bei Wiederbeschäftigung sowie der Wahrscheinlichkeit geographischer Mobilität auf der Basis von Daten des amerikanischen Survey of Income and Program Participation (SIPP).
Assessing bias in the estimation of causal effects: Rosenbaum bounds on matching estimators and instrumental variables estimation with imperfect instruments
Propensity score matching provides an estimate of the effect of a 'treatment' variable on an outcome variable that is largely free of bias arising from an association between treatment status and observable variables. However, matching methods are not robust against 'hidden bias' arising from unobserved variables that simultaneously affect assignment to treatment and the outcome variable. One strategy for addressing this problem is the Rosenbaum bounds approach, which allows the analyst to determine how strongly an unmeasured confounding variable must affect selection into treatment in order to undermine the conclusions about causal effects from a matching analysis. Instrumental variables (IV) estimation provides an alternative strategy for the estimation of causal effects, but the method typically reduces the precision of the estimate and has an additional source of uncertainty that derives from the untestable nature of the assumptions of the IV approach. A method of assessing this additional uncertainty is proposed so that the total uncertainty of the IV approach can be compared with the Rosenbaum bounds approach to uncertainty using matching methods. Because the approaches rely on different information and different assumptions, they provide complementary information about causal relationships. The approach is illustrated via an analysis of the impact of unemployment insurance on the timing of reemployment, the postunemployment wage, and the probability of relocation, using data from several panels of the Survey of Income and Program Participation (SIPP).Propensity score matching ermöglicht die verzerrungsfreie Abschätzung der Kausalwirkung einer 'treatment'-Variable auf eine Ergebnisvariable sofern Verzerrungen allein aus dem Zusammenhang zwischen Kausalfaktor und beobachteten Kovariaten resultieren. Matchingverfahren sind allerdings anfällig für Schätzverzerrungen aufgrund von 'hidden bias' durch unbeobachtete Variablen, die sowohl die Zuweisung des Kausalfaktors als auch die Ergebnisvariable bestimmen. Im letzteren Fall besteht eine mögliche Strategie darin, mit Hilfe der Methode der sogenannten Rosenbaumschranken abzuschätzen, wie stark der Einfluss unbeobachteter Kovariaten auf die Zuweisung des Kausalstatus sein müsste, um die beabsichtigten Schlussfolgerungen im Hinblick auf den interessierenden kausalen Effekt qualitativ zu verändern. Instrumentalvariablenschätzer (IV) wären ein zweites Verfahren, um in dieser Situation kausale Effekte abschätzen zu können, allerdings führt das Verfahren in der Regel zu wenig präzisen Schätzungen und beinhaltet in der Anwendung zusätzliche Unsicherheiten aufgrund der empirisch nicht testbaren Annahmen des IV-Ansatzes. In diesem Aufsatz wird eine Methode zur Abschätzung dieser Unsicherheiten vorgeschlagen, wodurch die potentiellen Verzerrungen innerhalb einer IV-Schätzung mit den durch die Rosenbaumschranken abgeschätzten Verzerrungen innerhalb eines entsprechenden Matchingansatzes verglichen werden können. Da diesen Verfahren jeweils unterschiedliche Informationsgrundlage sowie unterschiedliche Annahmen zugrunde liegen, erbringen sie komplementäre Informationen über den Gehalt kausaler Beziehungen. Wir illustrieren die vorgeschlagene Vorgehensweise anhand einer Analyse des kausalen Effekts der Arbeitslosenversicherung auf die Dauer der Arbeitslosigkeit, den Lohn bei Wiederbeschäftigung sowie der Wahrscheinlichkeit geographischer Mobilität auf der Basis von Daten des amerikanischen Survey of Income and Program Participation (SIPP)
Assessing bias in the estimation of causal effects: Rosenbaum bounds on matching estimators and instrumental variables estimation with imperfect instruments
"Propensity score matching provides an estimate of the effect of a 'treatment' variable on an outcome variable that is largely free of bias arising from an association between treatment status and observable variables. However, matching methods are not robust against 'hidden bias' arising from unobserved variables that simultaneously affect assignment to treatment and the outcome variable. One strategy for addressing this problem is the Rosenbaum bounds approach, which allows the analyst to determine how strongly an unmeasured confounding variable must affect selection into treatment in order to undermine the conclusions about causal effects from a matching analysis. Instrumental variables (IV) estimation provides an alternative strategy for the estimation of causal effects, but the method typically reduces the precision of the estimate and has an additional source of uncertainty that derives from the untestable nature of the assumptions of the IV approach. A method of assessing this additional uncertainty is proposed so that the total uncertainty of the IV approach can be compared with the Rosenbaum bounds approach to uncertainty using matching methods. Because the approaches rely on different information and different assumptions, they provide complementary information about causal relationships. The approach is illustrated via an analysis of the impact of unemployment insurance on the timing of reemployment, the postunemployment wage, and the probability of relocation, using data from several panels of the Survey of Income and Program Participation (SIPP)." (author's abstract)"Propensity score matching ermöglicht die verzerrungsfreie Abschätzung der Kausalwirkung einer "treatment"-Variable auf eine Ergebnisvariable sofern Verzerrungen allein aus dem Zusammenhang zwischen Kausalfaktor und beobachteten Kovariaten resultieren. Matchingverfahren sind allerdings anfällig für Schätzverzerrungen aufgrund von "hidden bias" durch unbeobachtete Variablen, die sowohl die Zuweisung des Kausalfaktors als auch die Ergebnisvariable bestimmen. Im letzteren Fall besteht eine mögliche Strategie darin, mit Hilfe der Methode der sogenannten Rosenbaumschranken abzuschätzen, wie stark der Einfluss unbeobachteter Kovariaten auf die Zuweisung des Kausalstatus sein müsste, um die beabsichtigten Schlussfolgerungen im Hinblick auf den interessierenden kausalen Effekt qualitativ zu verändern. Instrumentalvariablenschätzer (IV) wären ein zweites Verfahren, um in dieser Situation kausale Effekte abschätzen zu können, allerdings führt das Verfahren in der Regel zu wenig präzisen Schätzungen und beinhaltet in der Anwendung zusätzliche Unsicherheiten aufgrund der empirisch nicht testbaren Annahmen des IV-Ansatzes. In diesem Aufsatz wird eine Methode zur Abschätzung dieser Unsicherheiten vorgeschlagen, wodurch die potentiellen Verzerrungen innerhalb einer IV-Schätzung mit den durch die Rosenbaumschranken abgeschätzten Verzerrungen innerhalb eines entsprechenden Matchingansatzes verglichen werden können. Da diesen Verfahren jeweils unterschiedliche Informationsgrundlage sowie unterschiedliche Annahmen zugrunde liegen, erbringen sie komplementäre Informationen über den Gehalt kausaler Beziehungen. Wir illustrieren die vorgeschlagene Vorgehensweise anhand einer Analyse des kausalen Effekts der Arbeitslosenversicherung auf die Dauer der Arbeitslosigkeit, den Lohn bei Wiederbeschäftigung sowie der Wahrscheinlichkeit geographischer Mobilität auf der Basis von Daten des amerikanischen Survey of Income and Program Participation (SIPP)." (Autorenreferat
Kausalanalyse durch Matchingverfahren
Aufgrund ihrer Nähe zum Konzept kontrafaktischer Kausalität haben nichtparametrische Matchingverfahren in der neueren statistischen und ökonometrischen Literatur zur Kausalanalyse an Bedeutung gewonnen. Vor diesem Hintergrund führt der Beitrag das Rubin Causal Model (RCM) in die soziologische Methodendiskussion ein und diskutiert seine empirische Umsetzung im Rahmen des Propensity Score Matchings. Der Beitrag verdeutlicht die Relevanz dieser Verfahren für soziologische Fragestellungen sowie die ihnen im Vergleich zu üblichen Regressionsverfahren zugrundeliegenden Annahmen. Wir illustrieren die Anwendung von Matchingverfahren anhand einer Analyse des kausalen Effekts von Arbeitslosigkeit auf den weiteren Erwerbsverlauf.Having close linkages with the counterfactual concept of causality, nonparametric matching estimators have recently gained in popularity in the statistical and econometric literature on causal analysis. Introducing key concepts of the Rubin causal model (RCM), the paper discusses the implementation of counterfactual analyses by propensity score matching methods. We emphasize the suitability of the counterfactual framework for sociological questions as well as the assumptions underlying matching methods relative to standard regression analysis. We then illustrate the application of matching estimators in an analysis of the causal effect of unemployment on workers? subsequent careers
Kausalanalyse durch Matchingverfahren
Having close linkages with the counterfactual concept of causality, nonparametric matching estimators have recently gained in popularity in the statistical and econometric literature on causal analysis. Introducing key concepts of the Rubin causal model (RCM), the paper discusses the implementation of counterfactual analyses by propensity score matching methods. We emphasize the suitability of the counterfactual framework for sociological questions as well as the assumptions underlying matching methods relative to standard regression analysis. We then illustrate the application of matching estimators in an analysis of the causal effect of unemployment on workers' subsequent careers.Matching; Causality; Nonparametric estimators; Observational data; Rubin causal model; Counterfactual analysis
Scaling properties of cavity-enhanced atom cooling
We extend an earlier semiclassical model to describe the dissipative motion
of N atoms coupled to M modes inside a coherently driven high-finesse cavity.
The description includes momentum diffusion via spontaneous emission and cavity
decay. Simple analytical formulas for the steady-state temperature and the
cooling time for a single atom are derived and show surprisingly good agreement
with direct stochastic simulations of the semiclassical equations for N atoms
with properly scaled parameters. A thorough comparison with standard free-space
Doppler cooling is performed and yields a lower temperature and a cooling time
enhancement by a factor of M times the square of the ratio of the atom-field
coupling constant to the cavity decay rate. Finally it is shown that laser
cooling with negligible spontaneous emission should indeed be possible,
especially for relatively light particles in a strongly coupled field
configuration.Comment: 7 pages, 5 figure
Semiclassical theory of cavity-assisted atom cooling
We present a systematic semiclassical model for the simulation of the
dynamics of a single two-level atom strongly coupled to a driven high-finesse
optical cavity. From the Fokker-Planck equation of the combined atom-field
Wigner function we derive stochastic differential equations for the atomic
motion and the cavity field. The corresponding noise sources exhibit strong
correlations between the atomic momentum fluctuations and the noise in the
phase quadrature of the cavity field. The model provides an effective tool to
investigate localisation effects as well as cooling and trapping times. In
addition, we can continuously study the transition from a few photon quantum
field to the classical limit of a large coherent field amplitude.Comment: 10 pages, 8 figure
Cold atoms in a high-Q ring-cavity
We report the confinement of large clouds of ultra-cold 85-Rb atoms in a
standing-wave dipole trap formed by the two counter-propagating modes of a
high-Q ring-cavity. Studying the properties of this trap we demonstrate loading
of higher-order transverse cavity modes and excite recoil-induced resonances.Comment: 4 pages, 4 figure
Collective Sideband Cooling in an Optical Ring Cavity
We propose a cavity based laser cooling and trapping scheme, providing tight
confinement and cooling to very low temperatures, without degradation at high
particle densities. A bidirectionally pumped ring cavity builds up a resonantly
enhanced optical standing wave which acts to confine polarizable particles in
deep potential wells. The particle localization yields a coupling of the
degenerate travelling wave modes via coherent photon redistribution. This
induces a splitting of the cavity resonances with a high frequency component,
that is tuned to the anti-Stokes Raman sideband of the particles oscillating in
the potential wells, yielding cooling due to excess anti-Stokes scattering.
Tight confinement in the optical lattice together with the prediction, that
more than 50% of the trapped particles can be cooled into the motional ground
state, promise high phase space densities.Comment: 4 pages, 1 figur
- …