Il lavoro prende in esame alcuni aspetti relativi alla gestione dei dati mancanti nei contesti di inferenza causale usualmente denominati “esperimenti naturali”. Dopo un’introduzione alla problematica e l'illustrazione di una funzione di verosimiglianza adeguata al trattamento dei dati mancanti sotto condizioni di ignorabilità, verrà proposto un esempio basato su simulazioni. L’esempio è teso a mettere in evidenza l’importanza di un’attenta considerazione del meccanismo generatore dei dati mancanti in un’analisi di massima verosimiglianza. A tal proposito sarà presa in considerazione una popolazione ipotetica le cui caratteristiche rispecchiano quelle del dataset che Angrist e Krueger (1991) hanno utilizzato ai fini della valutazione dell’effetto della scolarizzazione sul reddito.

La gestione dei dati mancanti nei modelli di inferenza causale: il caso degli esperimenti naturali

Mercatanti, Andrea
2004

Abstract

Il lavoro prende in esame alcuni aspetti relativi alla gestione dei dati mancanti nei contesti di inferenza causale usualmente denominati “esperimenti naturali”. Dopo un’introduzione alla problematica e l'illustrazione di una funzione di verosimiglianza adeguata al trattamento dei dati mancanti sotto condizioni di ignorabilità, verrà proposto un esempio basato su simulazioni. L’esempio è teso a mettere in evidenza l’importanza di un’attenta considerazione del meccanismo generatore dei dati mancanti in un’analisi di massima verosimiglianza. A tal proposito sarà presa in considerazione una popolazione ipotetica le cui caratteristiche rispecchiano quelle del dataset che Angrist e Krueger (1991) hanno utilizzato ai fini della valutazione dell’effetto della scolarizzazione sul reddito.
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