보조 이질적 집단으로부터 도구 변수를 통한 인과 효과의 식별 및 다중 강건 추정

측정되지 않은 혼란 변수가 있는 관심의 주요 집단에서 인과 효과를 평가하는 것은 어렵습니다. 도구 변수(IV)가 측정되지 않은 혼란을 해결하기 위해 널리 사용되지만, 주요 집단에서 항상 사용 가능하지는 않습니다. 다행히도, IV는 유사한 인과 문제에 대한 이전 관찰 연구에서 사용되었을 수 있으며, 이러한 보조 연구는 다른 집단을 나타내더라도 주요 집단에서 인과 효과를 추론하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 기존 방법은 종종 주요 집단과 보조 집단 간의 조건부 평균 처리 효과의 동질성 또는 평등성을 가정하는데, 이는 실제로 제한적일 수 있습니다. 본 논문은 동질성 요구 조건을 제거하고 집단 간의 조건부 평균 처리 효과가 다를 수 있도록 하는 새로운 식별 가능성을 확립하는 것을 목표로 합니다. 우리는 또한 관찰된 데이터 모델의 부분적인 잘못 지정에도 불구하고 일관성을 유지하고 모든 비적합 모델이 올바른 경우 지역 효율성을 달성하는 다중 강건 추정기를 구성합니다. 제안된 접근법은 시뮬레이션 연구를 통해 설명됩니다. 마지막으로, 저소득층 개인의 데이터와 흡연이 신체 기능 상태에 미치는 인과 효과를 평가하기 위해 유효한 IV로 담배 가격을 활용하여 고소득 집단에 적용합니다.