因果模型之交叉滞后模型

因果模型之交叉滞后模型
邓小平
面板数据（panel data ）
• 2-5次重复测量 • 用来分析变量之间的因果关系 亲子关系与问题行为的动态相互作用模型：对儿童早期的追踪研究
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一、因果推断法则
• X与Y相关，且是偏相关 • 时间先后，自变量(X)在前，因变量(Y)在后 • 操纵自变量(X)，可导致因变量发生(Y)
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e1
1
e2
1
e3
1
Y1
a1
Y2
a2
Y3
a3
Y4
e3
c1
c2 e1
e2 c3
d1
d2
Hale Waihona Puke Baidu
d3
X1
b1
X2
b2
X3
b3
X4
1
1
1
e4
e5
e6
11
3. Y是自变量，X是因变量
采用单向因果模型
设定：a1 = a2 = a3；b1 = b2 = b3；c1 = c2 = c3, 且 d1 = d2 = d3=0；
3
二、两变量因果模型判断
• X与Y没有因果关系 • X是自变量，Y是因变量——单向因果 • Y是自变量，X是因变量——单向因果 • X与Y互为因果——双向因果
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三、因果模型的类型
• 同步作用
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• 滞后作用
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• 同步+滞后
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• 单向/双向×同步/滞后/同步滞后 • 滞后：单向/双向 • 交叉滞后模型(cross-lagged model)
建立四个比较模型进行比较 • 稳定模型 • 单向因果模型 • 反向的单向因果模型 • 互为因果模型 • 2、3不能比较，2、3可以和4比较
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e1=e2=e3
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4.X与Y互为因果
• 采用双向因果模型 • 设定：a1 = a2 = a3；b1 = b2 = b3；c1 = c2 = c3, 且 d1 = d2 = d3=0；
e1=e2=e3
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5. 加入控制变量
• 控制变量不随时间而改变
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• 控制变量随时间而改变
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五、分析过程
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四、因果模型统计模型
1. X与Y没有因果关系 采用自相关模型（变量的时间稳定性）
设定：b1 = b2 = b3
e1
e2
e3
1
1
1
b1
b2
b3
Y1
Y2
Y3
Y4
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2. X是自变量，Y是因变量
采用单向因果模型 （在X1和Y1上设置误差项和不设置最后结果一样）
设定:a1 = a2 = a3；b1 = b2 = b3；c1 = c2 = c3=O, 且 d1 = d2 = d3；e1=e2=e3