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实验八内生解释变量问题

【实验目的】

掌握工具变量法、两阶段最小二乘法的使用以及内生性检验与过度识别约束检验【实验内容】

利用美国各州的数据为样本观测值，建立香烟需求模型（见教材138页例4.3.4）【实验步骤】

表4.3.1 1995年美国48个州人均香烟消费、收入与对香烟的课税

地区人均香烟消

费Q（盒）人均收入Y

（千美元）

香烟平均销售价

格P（美分/盒）

香烟平均消费税

Tax（美分/盒）

香烟平均的特别消费

税Taxs（美分/盒）

AL 101.09 12.92 103.92 26.57 0.92 AR 111.04 12.17 115.19 36.42 5.49 AZ 71.95 13.54 130.32 42.87 6.21 CA 56.86 16.07 138.13 40.03 9.04 CO 82.58 16.32 109.81 28.87 0.00 CT 79.47 20.96 143.23 48.56 8.11 DE 124.47 16.66 108.66 31.50 0.00 FL 93.07 15.43 123.17 37.99 6.97 GA 97.47 14.59 102.74 23.62 0.94 IA 92.40 13.90 125.26 39.37 5.96 ID 74.85 12.88 117.87 34.12 5.61 IL 83.27 16.83 130.23 44.62 7.37 IN 134.26 14.33 101.40 25.92 4.83 KS 88.75 14.36 114.97 31.50 5.47 KY 172.65 12.61 95.79 17.72 5.42 LA 105.18 12.82 110.10 28.87 4.23 MA 76.62 18.41 142.46 49.21 6.78 MD 77.47 17.65 122.07 39.37 5.81 ME 102.47 13.28 129.42 40.03 7.33 MI 81.39 15.73 158.04 64.96 8.95 MN 82.95 16.13 144.59 47.24 9.46 MO 122.45 14.50 103.17 26.90 0.91 MS 105.58 11.28 111.04 27.56 7.26 MT 87.16 12.31 102.50 27.56 0.00 NC 121.54 14.40 98.42 19.03 3.79 ND 79.81 12.52 126.15 44.62 7.14 NE 87.27 14.56 119.54 38.06 5.69 NH 156.34 16.41 109.34 32.15 0.00 NJ 80.37 19.21 133.26 41.99 7.54 NM 64.67 12.37 115.58 29.53 5.50 NV 93.53 16.93 135.56 38.71 8.87 NY 70.82 18.19 145.58 52.49 5.60 OH 111.38 15.02 108.85 31.50 5.18 OK 108.68 12.73 111.64 30.84 5.32 OR 92.16 14.87 124.87 40.68 0.00 PA 95.64 15.58 115.59 36.09 6.54 RI 92.60 15.78 147.28 52.49 9.64 SC 108.08 12.78 100.27 20.34 4.77

地区人均香烟消费Q （盒）人均收入Y （千美元）香烟平均销售价格P （美分/盒）香烟平均消费税Tax （美分/盒）香烟平均的特别消费税Taxs （美分/盒）

SD 97.22 13.02 110.26 30.84 4.24 TN 122.32 14.30 109.62 24.28 8.12 TX 73.08 14.12 130.05 42.65 7.36 UT 49.27 12.37 118.75 33.14 5.65 VA 105.39 16.05 109.36 17.39 5.21 VT 122.33 14.02 115.25 28.87 5.49 WA 65.53 15.67 156.90 52.82 10.26 WI 92.47 14.81 132.14 40.68 6.29 WV 115.57 11.75 109.26 26.90 6.18 WY 112.24 14.12 104.03 23.62 0.00

资源来源：根据Introduction to Econometrics (2nd

edition) 整理。根据商品需求函数理论，对香烟的人均消费需求Q 与居民的收入水平Y 及香烟的销售价格P 有关；虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q 与P 之间存在着双向因果关系，P 为内生解释变量，考虑到香烟价格中包含政府对烟草的课税，而香烟的人均消费量本身不会直接影响政府对香烟的课税政策，因此香烟的消费税可能是价格的一个适当的工具变量。一、建立对数线性模型：012ln ln ln Q Y P βββμ=+++ 对原模型做回归分析结果如下：

从结果可以看出，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，其弹性为-1.4，特别大。怀疑P 具有内生性。

二、工具变量法

利用消费税作为P 的工具变量，重新对原模型进行回归

把lnQ lnY lnP 作为一个组打开，选择Proc/Make Equation/Method 中的Tsls,点击确定

在Instrument list中写入工具变量，没有工具变量的直接把解释变量包括常数项写上，有工具变量的就直接把工具变量写上，如本例lnP的工具变量是tax,如下图，点击确定

结果如下图：

有上述结果发现：工具变量法得到的价格弹性要低于普通最小二乘估计的结果。

三、两阶段最小二乘法

有许多州对香烟有额外的特别消费税taxs,它也可以做为p的工具变量。用tax和taxs两个工具变量对原模型进行两阶段最小二乘回归：

把lnQ lnY lnP 作为一个组打开，选择Proc/Make Equation/Method中的Tsls,点击确定，在Instrument list中写入工具变量：C lny tax taxs 点击确定

价格弹性进一步下降了。

四、过渡识别约束检验：判断tax 和taxs 是否是外生变量

1、用tax 和taxs 两个工具变量对原模型进行两阶段最小二乘估计后，记录残差项为et

?e ln ln t Q Q

=-=lnQ-(9.894+0.281lnY-1.278lnP) 进行两阶段最小二乘后，在命令窗口：genr et=resid

2、再做et 关于工具变量tax 及taxs 以及原模型外生变量lnY 的普通最小二乘回归 0123e ln t tax taxs Y ααααε=++++ 在命令窗口：Ls et c tax taxs lny

3、根据结果进行判断

248*0.0070.336nR ==<0.05(1) 3.84χ=,即不拒绝tax 和taxs 作为工具变量的外生性假设

五、内生性检验：即判断p 是否为内生变量，利用豪斯曼检验 1、构造辅助模型：0123ln ln P tax taxs Y ββββε=++++ 命令窗口：Ls lnp c tax taxs lny 结果如下：

2、命令窗口 genr e1=resid

构造辅助模型：0123ln ln ln 1Q Y P e ββββε=++++ 命令窗口： Ls lnq c lny lnp e1 结果如下：

3、判断：如果E1对模型的影响是显著的话，则P 是内生变量，否则不是。如果以10%为显著性水平的话，P 是内生变量如果以5%为显著性水平的话，P 不是内生变量

提交实验报告：完成教材150页的第13题

计量经济学第三版部分答案(第六章之后的)

第六章 1、答：给定显著水平α，依据样本容量n和解释变量个数k’，查D.W.表得d统计量的上界 du和下界dL，当0

内生性问题

内生性问题与工具变量和两阶段最小二乘一、背景虽然在OLS 的大样本性质中，我们放宽了强外生性的假定，用弱外生条件来进行替代，即()0E x ε'=。但是，在实际的问题中，弱外生性的条件往往也是不容易满足的。也就是说，变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。可以说，内生性问题是在实际应用中最经常遇到的问题。这个部分讨论的就是如何解决由内生性问题引起的参数估计的不一致。二、知识要点 1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响 2、代理变量法解决内生性问题 3、工具变量法和2SLS 的性质三、要点细纲 1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响（1）模型设定偏误（遗漏变量）这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。即()0E x ε'≠。（2）测量误差关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可能是对被解释变量y 的测量误差，也可能是由于对解释变量x 的测量误差。这两种情况引发的结果是不一样的。 A. 被解释变量y 的测量误差。不妨假设y 的真实值是*y ，测量值为y ，则可以将测量误差表示成： *0e y y =-。假设理论的回归方程为：

*011k k y x x βββε=+++ 将测量误差方程带入得到： 0110k k y x x e βββε=++++ 011k k x x v βββ=+++ 其中0v e ε=+是实际回归方程的残差。显然，由于y 的测量误差0e 是与i x 相互独立的，所以实际回归方程的残差v 也与各解释变量相互独立（无关）。外生性条件满足。 B. 解释变量x 的测量误差假设在回归式011k k y x x βββε=+++ 中，测量误差产生于k x ，即实际回归式为： *011k k y x x βββε=+++ 并有* k k k e x x =- 如果假设cov(,)0k k x e =，则将测量误差带入方程得到： 011k k k k y x x e βββεβ=++++ 011k k x x v βββ=+++ 显然，外生性条件满足。如果假设* *2cov(,)0cov(,)cov(,)k k k k k k k e x e x e x e e σ=?=+=。该假设条件称为Classical error-in-variables （CEV ）假定。由上述方程可以看出，此时测量误差会引起内生性问题。 ( 3) 双向交互影响（或者同时受其他变量的影响）这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。其基本的原理可以阐述为，被解释变量y 和解释变量x 之间存在一个交互影响的过程。x 的数值大小会引起 y 取值的变换，但同时y 的变换又会反过来对x 构成影响。这样，在如下的回归方程中： 011k k y x x βββε=+++ 如果残差项ε的冲击影响了y 的取值，而这样的影响会通过y 传导到x 上，

内生性问题原因和处理方法

内生性问题原因和处理方法 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

内生性问题：就是模型中的一个或多个解释变量与随机扰动项相关的问题。变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。引起内生性问题的原因：（1）遗漏变量这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。（2）测量误差关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可能是对被解释变量y 的测量误差，也可能是由于对解释变量x 的测量误差。这两种情况引发的结果是不一样的。 ( 3) 双向交互影响这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。其基本的原理可以阐述为，被解释变量y 和解释变量x 之间存在一个交互影响的过程。x 的数值大小会引起y 取值的变换，但同时y 的变换又会反过来对x 构成影响。这样，在如下的回归方程中：011k k y x x βββε=+++，如果残差项ε的冲击影响了y 的取值，而这样的影响会通过y 传导到x 上，从而造成了x 和残差项ε的相关。也就是引起了内生性问题。内生性问题处理方法： 1.工具变量法（IV ）

就是找到一个变量和内生化变量相关，但是和残差项不相关。在OLS的框架下同时有多个IV，这些工具变量被称为两阶段最小二乘（2SLS）估计量。具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。 2.代理变量法（Proxy） Proxy方法是将不可观测的变量用近似的变量进行替代，也就是说，是在残差项中提取出有用的信息，但是并没有对现有的解释变量进行处理。 3. 自然实验法就是就是发生了某些外部突发事件，使得研究对象仿佛被随机分成了实验组或控制组。该事件只影响一部分样本，或者只影响解释变量而不影响被解释变量。 4. 双重差分法倘若出现了一次外部冲击，这次冲击影响了一部分样本，对另一部分样本则无影响，双重差分法就是用来研究这次冲击的净效应的。其基本思想是，将受冲击的样本视作实验组，再按照一定标准在未受冲击的样本中寻求与实验组匹配的对照组，而后做差，做差剩下来的便是这次冲击的净效应。

实验报告1_心理实验中的各种变量

心理实验中的各种变量 ——“知道结果”对画线准确性的影响摘要本实验的目的、方法、基本结果、结论。要求高度概括，在200字以内。 1、导言变量是使实验运转的嵌齿和齿轮。好实验与差实验的区别就在于变量的有效选择和操纵。在实验开始前必须要对三种变量进行慎重的考虑，这三种变量分别是：自变量、因变量和控制变量。自变量是由实验者在实验中按研究问题的需要有意加以改变的因素。由于实验者相信他们会引起行为的变化，所以这些被选作了自变量。其变化至少要有两个不同的水平。因变量是指实验者要观察和记录的、随着自变量的变化而变化的被试行为。好因变量必须具有稳定性，对自变量效果要准确反映。除自变量外，还有许多其它因素可以影响因变量的变化，叫额外变量。这些额外变量如不加控制，就说不清，因变量的变化是由自变量的影响引起的，还是由额外变量的影响造成的。于是又把这些必须加以控制的变量叫做控制变量。研究者能成功地控制那些额外变量的程度，就是他们能避免混淆的程度，也是评价一个实验设计的根据。以下我们做的这个实验，就是通过测定“知道结果”对划线准确性的影响，来验明实验中的自变量、反应变量和控制变量。 2、方法 2.1 被试在选修本课的北京大学心理系03级本科生中选取16人作伪被试。他们年龄16~21岁，均为右利手。把被试分成两类，甲每次知道画线的结果，乙不知道。由于实验是课程的一部分，故被试无报酬。 2.2 仪器和材料 16张10×10 2 cm 的白卡片上画有一条5 cm 长的黑色直线。有支架的活动遮板；短米尺，可量最小单位为mm 。 16张白纸，一半写有“1甲、2甲、3甲”，另一半写有“1乙、2乙、3乙”。 16支铅笔。 2.3 实验设计自变量是“是否知道画线结果”。该自变量有两个水平：“知道”和“不知道”。因变量是画线的准确性。在本次实验中用画线长度与标准长度的误差表示。控制变量是被试的年龄阶段、利手，线段的标准长度，短米尺、遮板、白纸、铅笔的型号、主试所用的指导语及实验所处环境。16名被试处于同一年龄段，其他控制变量在实验过程中均保持一致与恒定。把被试分成两类。甲在练习阶段被告知画线结果，乙则不被告知。

(完整word版)内生性问题原因和处理方法

内生性问题处理方法： 1.工具变量法（IV）就是找到一个变量和内生化变量相关，但是和残差项不相关。在OLS 的框架下同时有多个IV，这些工具变量被称为两阶段最小二乘（2SLS）估计量。具体的说，这种方法是找到影响内生变量的外生变量，连同其他已有的外生变量一起回归，得到内生变量的估计值，以此作为IV，放到原来的回归方程中进行回归。 2.代理变量法（Proxy） Proxy方法是将不可观测的变量用近似的变量进行替代，也就是说，是在残差项中提取出有用的信息，但是并没有对现有的解释变量进行处理。 3. 自然实验法就是就是发生了某些外部突发事件，使得研究对象仿佛被随机分成了实验组或控制组。该事件只影响一部分样本，或者只影响解释变量而不影响被解释变量。 4. 双重差分法倘若出现了一次外部冲击，这次冲击影响了一部分样本，对另一部分样本则无影响，双重差分法就是用来研究这次冲击的净效应的。其基本思想是，将受冲击的样本视作实验组，再按照一定标准在未受冲击的样本中寻求与实验组匹配的对照组，而后做差，做差剩下来的便是这次冲击的净效应。

实验一心理实验中的各种变量

实验一心理实验中的各种变量 1 引言在实验中必然会遇到各种变量，它们之中有的是需要有意加以改变的，有的是必须尽量控制恒定的，有的是应该详加观察记录的。在做心理实验之前，根据实验目的，可以确定这个实验中的各种变量。自变量：又叫刺激变量，它是由实验者在实验中按照研究问题的需要进行选择、控制、有意加以改变的因素，它决定着行为或心理量得变化，本次中的自变量是是否给与被试反应有两个水平,即有反馈信息和无反馈信息。因变量：又叫反应变量，是自变量造成的结果，本次实验的因变量是被试画线的准确性，用画出的线段与标准线段长度误差的平均值表示。额外变量：实验中应控制的变量，被试的姿势、态度，被试原本的画线能力，周围环境的干净整洁，主试的态度等。一个试验者不只是在实验设计时要明确实验中的各种变量，在整个实验进行的过程中，也要处处考虑到它们，正确理解和处理实验中的各种变量是心理实验研究的必要条件。本次试验的目的是通过测定“知道结果”的反馈信息对划线准确性的理解，帮助学生理解实验中的自变量、因变量、控制变量。 2 方法 2.1被试本次实验的被试甲，女，年龄21，在校大学生，被试乙，女，21，在校大学生2.2材料 A4纸若干 2.3 实验程序本实验为单因素两水平组间设计，自变量为练习中是否给被试反馈信息，具有两个水平，即有反馈信息（知道结果）和无反馈信息（不知道结果），甲乙两名被试被分配到这两个水平上，实验过程如下 1让被试甲坐在桌边，桌上放好划有黑色线段的白纸（令线段垂直与桌子边缘，长为4cm），和编号为“甲1”的白纸，用挡板挡住被试的视线，使其看不到自己画好的线和画线的手。给予被指示语：“请你用你平时写字的手拿好铅笔，眼睛看着这张白纸上的黑色竖线，用笔在旁边的白纸上画竖线，要按照你看到的长短来画，只要你认为画的和看到的一样长就可以了。画的时候，你不能看自己的画线的手和画好的线。一共画20次，从左到右，我会帮助你移动白纸，你的手臂不要移动。” 等被试明白后开始实验。实验过程中，扶好挡板，帮助被试移动白纸，在被试完成20条竖线后结束。 2主试换用白纸甲2，给予指导语：“现在请你还用同样的方法画线，但这次你

实验的变量与对照

实验的变量与对照实验的变量与对照是实验的基本问题。理清实验的变量与对照是形成实验思维的基础。但在具体的情境中，学生对这一基本问题却含糊不清，阻碍了实验思维的进一步拓展。究其原因，虽然确认变量是生物高考大纲要求学生具备的基本能力之一，但因教材对此问题无专门论述，教师在教学中又“口径不统一”，致使学生不清楚实验变量的概念；不明白实验变量与对照之间联系，也就谈不上对这一重要分析工具的运用。为此，本文从实验变量的概念入手，通过实例分析，帮助学生解决存在的问题。 1.什么是实验既然变量与对照是实验的基本问题，哪么，在讨论这一问题之前我们先得清楚实验这一背景。根据不同类型的实验，人们对实验总结出了如下两种表述：①实验是实验目的支配下落实实验原理的过程；②实验是人为控制条件影响常态而进行的观察。例如，Ⅰ鉴定生物组织中的还原性糖，原理是还原性糖与斐林试剂发生作用，可生成砖红色沉淀。要达到这一目的就得设法使生物组织中的物质与斐林试剂发生作用，观察砖红色沉淀的生成，符合表述①；Ⅱ验证胰岛素具有降低血糖浓度的作用，肯定要给处于常态下的相应实验动物注射适量胰岛素以施加影响并与常态比较，观察反应的差异来确定胰岛素的作用，符合表述②。识记并不断运用这两种表述，对建立实验思维具有很大的帮助，而实验变量就是从表述②中生发出来的。 2. 实验变量的概念对存在变量的实验来说，实验有三个变量：自变量、因变量、无关变量（干扰变量）。自变量是实验目的或原理（假设）要求的人为控制的对实验材料的处理因素。这一概念中“目的或原理（假设）要求”、“人为控制”是关键词，前者表明自变量是服务于实验目的或原理（假设）的，后者表明自变量必须是人为控制的。前者是对后者的限定，后者是对前者的落实，因此其特点是可控制。如前述实验Ⅱ中“胰岛素”既是实验目的要求的，也是人为能够控制的，就是自变量。当然，自变量的确定并非如此简单，后面结合实验对照还要进行讨论。因变量是自变量引起的可观测的结果。受人类观测能力或观测条件的限制，实验中好多步骤的处理其目的就是为了构造出可观测的结果。同例中“血糖浓度下降”是预期结果，应该是因变量，但如果我们缺乏检测血糖浓度的仪器呢？在这种情况下，实验动物出现“低血糖症”就是因变量，故其特点是可观测。无关变量是非实验目的或原理（假设）要求的但可能会对因变量造成影响的因素。无关变量本质是有关变量，“无关”是因为“非要求”，所以把无关变量又叫干扰变量，其特点是需排除。下面结合教材实例来综合分析。探索淀粉酶对淀粉和蔗糖的作用 1.取两支洁净的试管，编上号，分别加入淀粉溶液和蔗糖溶液2ml，再向两支试管中分别加入淀粉酶溶液2ml。 2.轻轻振荡试管，使液体混匀。将试管的下半部浸到60℃左右的热水中，保温5min。 3.取出试管，各加入2ml斐林试剂，边加入边轻轻振荡试管使液体混匀。 4.将两支试管的下半部放进盛有热水的大烧杯中，用酒精灯加热，煮沸1min。 5.观察并记录两支试管内的变化。

探究实验中变量的归类

探究实验中变量的归类 1、变量：或称因子，是指实验过程中所被操作的特定因素或条件。按性质不同，通常可分为两类： ①实验变量与反应变量实验变量，也称为自变量，指实验中由实验者所操纵的因素或条件。反应变量，亦称因变量，指实验中由于实验变量而引起的变化和结果。通常，实验变量是原因，反应变量是结果，二者具有因果关系。实验的目的在于获得和解释这种前因后果。例如，在“温度对酶活性的影响”的实验中，所给定的低温（冰块）、适温（37℃）、高温（沸水浴）就是实验变量。而由于低温、适温、高温条件变化，唾液淀粉酶水解淀粉的反应结果也随之变化，这就是反应变量，该实验即在于获得和解释温度变化（实验变量）与酶的活性（反应变量）的因果关系。 ②无关变量与额外变量无关变量，也称控制变量，指实验中除实验变量以外的影响实验现象或结果的因素或条件。额外变量，也称干扰变量，指实验中由于无关变量所引起的变化和结果。显然，额外变量会对反应变量有干扰作用，例如，上述实验中除实验变量（低温、适温、高温）以外，试管洁净程度、唾液新鲜程度、可溶性淀粉浓度和纯度、试剂溶液的剂量、浓度和纯度，实验操作程度，温度处理的时间长短等等，都属于无关变量，要求对低温、适温、高温3组实验是等同、均衡、稳定的；如果无关变量中的任何一个或几个因素或条件，对3个实验组的给定不等同、不均衡、不稳定，则会在实验结果中产生额外变量，出现干扰，造成误差。实验的关键之一在于控制无关变量或减少额外变量，以减少误差。 2、单一变量原则在实验设计中仅仅改变实验中的某一项变量，其它因子不变，在此条件下，观察、研究该变量对实验材料和实验结果的影响。除了整个实验过程中欲处理的实验因素外，其他实验条件要做到前后一致。当然还有多变量综合研究的原则，这在高中生物实验设计中涉及的较少。

心理实验中的各种变量

心理实验中的各种变量郑彬睿 10094033 1 引言心理实验和其它学科的实验一样，都是在控制的条件下观察某种现象产生和变化的规律。自变量，又叫刺激变量，它是实验者在实验中按照研究问题的需要进行选择、控制或有意加以改变的因素，它决定着行为或心理的变化。因变量，又叫反应变量，它应随自变量的改变而变化，是自变量造成的结果，是主试观察或测量的行为变量，并且要用数量来表示，具有可操作性。控制变量，在心理实验中，除自变量以外，对所有能够影响因变量的因素都要进行控制，使其它实验条件保持恒定。额外变量就是实验中应该控制的变量。本次实验的目的是通过测定“知道结果”的反馈信息对画线准确性的影响，验明实验中的自变量、因变量、控制变量。 2 实验方法 2.1 被试某大学在校生男女各一名，年龄均为20岁 2.2 实验仪器（材料）白纸若干、直尺若干把 2.3 实验程序本实验为单因素组间设计。自变量为练习中被试是否知道画线结果，具有两个水平，即知道结果（有反馈信息）和不知道结果（无反馈信息），甲乙两组被试分别分配到这两个水平上；因变量为画线的准确性，以画线长度或者画线长度与实际长度的误差为衡量指标。明确的标准线段长度为3cm。 1.让被试甲坐在桌边，桌上放好画有黑色线段的白纸（令线段垂直于桌子边缘）和编号为“甲1”的白纸，用挡板挡住被试的视线，使其看不到自己画好的线段和画线的手。实验过程中，扶好挡板，帮助被试移动白纸，在其完成20条竖线后结束。 2.主试换用白纸“甲2”。每当被试画好一条线段，主试尽快量好，并立刻反馈线段的长度与参考标准线段的误差，长了、短了，还是刚好。移动白纸，直到这轮 40条线段画好。 3.主试换用白纸“甲3”。实验过程与第一轮一致，不给予反馈信息。 4.换被试乙进行实验，用“乙1”、“乙2”、“乙3”三张白纸画线，画线方法完全相同，只是每次画线的结果都不给予反馈。 5.处理实验结果

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实验八内生解释变量问题【实验目的】掌握工具变量法、两阶段最小二乘法的使用以及内生性检验与过度识别约束检验【实验内容】利用美国各州的数据为样本观测值，建立香烟需求模型（见教材138页例4.3.4）【实验步骤】

地区人均香烟消费Q （盒）人均收入Y （千美元）香烟平均销售价格P （美分/盒）香烟平均消费税Tax （美分/盒）香烟平均的特别消费税Taxs （美分/盒） SD 97.22 13.02 110.26 30.84 4.24 TN 122.32 14.30 109.62 24.28 8.12 TX 73.08 14.12 130.05 42.65 7.36 UT 49.27 12.37 118.75 33.14 5.65 VA 105.39 16.05 109.36 17.39 5.21 VT 122.33 14.02 115.25 28.87 5.49 WA 65.53 15.67 156.90 52.82 10.26 WI 92.47 14.81 132.14 40.68 6.29 WV 115.57 11.75 109.26 26.90 6.18 WY 112.24 14.12 104.03 23.62 0.00 根据商品需求函数理论，对香烟的人均消费需求Q 与居民的收入水平Y 及香烟的销售价格P 有关；虑到在市场均衡时香烟的销售价格也同时受香烟的需求量的影响，则Q 与P 之间存在着双向因果关系，P 为内生解释变量，考虑到香烟价格中包含政府对烟草的课税，而香烟的人均消费量本身不会直接影响政府对香烟的课税政策，因此香烟的消费税可能是价格的一个适当的工具变量。一、建立对数线性模型：012ln ln ln Q Y P βββμ=+++ 对原模型做回归分析结果如下：从结果可以看出，价格确实是影响人均香烟消费的重要因素，其弹性为-1.4，特别大。怀疑P 具有内生性。二、工具变量法利用消费税作为P 的工具变量，重新对原模型进行回归把lnQ lnY lnP 作为一个组打开，选择Proc/Make Equation/Method 中的Tsls,点击确定

第六章内生增长理论

第六章内生增长理论前面三章对经济增长的核心问题给出了满意的回答，得到的主要结论是：如果资本的报酬是资本对产出的贡献的反映，并且资本在总收入中的比例不大的话，那么资本积累既不能说明经济的长期增长，也不能说明国家之间收入水平的差异。但收入的决定性因素——有效劳动，却没有得到解释，它在模型中是一个神秘变量，我们既不知道它的具体含义，更不知道它是如何确定的，模型只把它作为外生变量看待，由经济的外部力量决定。这一点正是前三章建立的模型和理论的不足所在。因此，本章和下一章将要克服这一不足，把知识的增长纳入经济的内部因素之中，从更深的层次上来研究经济增长的基本问题。本章要阐述的观点，是认为知识增长是经济增长的推动力量。这同第三章中索洛的观点是一致的：资本积累不是经济增长的源泉。但本章在分析知识进化和用知识解释有效劳动时，与前三章做法大为不同。本章要以明确的方式建立知识积累模型，并要研究知识如何产生，资源如何配置到知识的生产中去等问题。第一节技术进步的影响因素我们可以把知识或技术进步想象为一大堆的发现和发明，比如DNA结构的发现，转基因的发明，原子核反应的发现等等。其实，这些新发现和新发明都是科学研究的成果，当然也有一定的机遇因素，但不是经济力量作用的结果。然而在现代经济社会中，大多数技术进步却要归功于企业的研究开发(research and development，简称R&D)活动。我们在第二章第一节中提到的五个OECD国家，它们的工业性研究开发支出大约占它们的GDP的2％到3％左右。美国约有100万名科学家和研究人员，他们当中的75％都是企业雇用的，从事企业的研究开发活动。美国企业的研究开发支出占到企业总投资的20％以上，占到企业净投资的60％以上。毋庸置疑，企业在研究开发上的支出多少完全是从经济方面考虑的，是企业对研究开发的成本与收益进行权衡的结果。 (一) R&D决策与专利法企业要在研究开发上进行支出，其理由同企业购置新机器或新建工厂是一样的，都是为了提高预期利润。在企业决定是否要购买新机器时，企业要把购买新机器后所能产生的预期利润的现值同购买和安装新机器所需的支出进行比较，如果预期利润的现值大于支出，则决定投资去购买新机器；否则，就不进行这项投资。同样，企业在进行R&D决策时，也要考虑投资于R&D所能取得的预期利润的现值与R&D支出的比较。企业增加R&D支出，意味着提高了企业发现和开发出新产品的可能性。如果新产品能够获得市场成功，那么企业的未来利润将上升。如果预期利润的现值超过研究开发的预期支出，那么企业就会上马新的R&D项目，进行R&D投资；否则，企业就不会这么做。然而，研究开发投资与普通投资(比如购买新机器、新建工厂等)又有着重要的区别。像购买新机器这类普通投资只有内部效益，没有外部效益。一台机器被这家企业购买后，其他企业就不能再使用这台机器了，新机器只给它的拥有者提供效益(这就是内部效益)，而不向其他企业提供效益(即没有外部效益)。但研究开发投资就不同了，研究开发的成果多是一些新思想，而这种思想一旦公开，就不但能被发现它的人和企业使用，而且能被社会广泛使

心理实验中的各种变量

心理实验中的各种变量 ——有关反馈对运动技能学习效果的影响的研究何晶鞠茏梁超蔡培（上海师范大学07应用心理学1班，上海，200234）摘要：本实验旨在帮助心理系的学生辨析心理学实验中的各种变量：自变量(independent variable)、应变量(dependent variable)、控制变量(controlled variable)。本实验原本用作检测在动作技能学习中，反馈(feedback)对学习效果的影响。最后，虽然我们很顺利地理清了本实验中的各种变量，但是在“反馈对学习效果的影响”这一研究方向中，我们的实验失败了，最后得出的结论为反馈对学习是没有影响的，这显然有驳常理。分析原因，可能是实验程序中没有对被试的疲劳这一无关变量加以控制，也可能是实验假设本身有误，动作技能无法在有无反馈的两种不同的情况下迁移。关键字：运动技能学习反馈增补反馈变量控制一、导言自变量，又叫刺激变量，它是由实验者在实验中按研究问题的需要有意加以改变的因素。自变量的变化至少要有两个不同水平。因变量，又叫反应变量。它随自变量的改变而变化，并且用数量来表示。控制变量，在心理实验中，除了自变量外，对所有能够影响反应变量的因素都要进行控制。一个实验者不只是在实验设计时要明确实验中的各种变量，在整个实验进行的过程中，也要时时刻刻考虑到他们。例如在写实验报告时，首先在提出问题中要明确自变量和反应变量时的关系；在方法中要说明对自变量以外的可能影响反应变量的因素是如何进行控制的，结果中的图表要让读者容易看出自变量与反应变量。画图时自变量必须画在横坐标上，反应变量必须画在纵坐标上。否则就将心理是对客观事物的反映这个关系弄颠倒了。结论也要围绕自变量如何引起反应

实验11 变量的设置

实验十一变量的设置上机实验内容：打开终端后在[root@localhost ~]#后面输入自己名字练习一： 1. 定义一个变量color，然后为此变量赋值：royal purple 2. 查看变量赋值是否成功 3. 取消该变量的设置练习二：变量赋值 1.定义三个变量color1、color2、color3，分别赋值为royal purple（采用三种不同的赋值方式） 2.查看三个变量是否赋值成功 3.利用变量color1定义变量color4和color5，color4的内容为royal purple is my favorite, color4的内容为royal purple is my love （color4和color5 使用不同的方法实现，每次实现后都查看变量color4、color5设置是否成功） 4.为变量color1增加内容,blue,red,black（使用三种方法实现，在每次增加后变量内容后查看变量color1内容增加是否成功） 5.为变量color2增加内容hehe（使用两种方法实现，在每次增加后变量内容后查看变量color2内容增加是否成功） 6.分析为什么第4步可以有三种方法实现，而第5步只有两种方法可以实现；把当前操作目录转到/tmp下，利用vi新建文件t1,把分析原因记录其中，最后保存离开vi. （提示：由第4、5步可以看出，这和变量的类型无关，主要是是看新增加的变量的内容是什么）练习三： 1. 查询当前shell中包含的环境变量 2.查询当前shell中的所有变量 3.查看当前命令提示符变量的内容 4.把命令提示符修改成格式（其中3.1 为bash的版本信息） 5.验证一下执行命令记录的数字是否在改变 6.通过回传码变量查看前一个命令执行的是否正确练习四： 1.利用变量赋值的方式把主语系更改为zh_TW

分析实验中的变量(实验心理学)实验报告

分析实验中的变量邵静纪正霞王金慧（南通大学教科院应心091）一、摘要本实验根据被试蒙眼转动动觉方位辨别仪到指定角度所得的误差来研究定指导结果对角度估计准确性的影响，并分析本实验设计中的自变量、因变量、控制变量。本实验自变量是被试是否被告知结果，得到的两组误差平均数，进行t 检验，发现两组差异显著。二、引言变量是指在数量上或质量上可变的事物的属性。变量是构成实验三大要素之一，是实验的核心。变量作为心理学实验的基本特征，决定了到底符合什么条件的研究才可以成为实验，及实验必须操纵环境以产生变化。实验研究在某种意义上来说就是对各种变量的操纵、控制、观察和比较的过程。变量是使实验运转的齿轮。好实验与差实验的区别就在于变量的有效选择与操控。因此，变量是实验研究最基本的问题，是实验研究的根基。实际上我们可以把实验中的变量分为两类，一类是实验条件，另一类是在这些实验条件下产生的结果（即因变量）。在实验条件中，一类是对因变量不产生影响的实验条件，称为无关变量；另一类是对因变量产生影响的实验条件，称为相关变量。相关变量中实验者研究的变量就是自变量，而实验者不研究的相关变量称为额外相关变量或简称为额外变量，也称为控制变量。自变量，是在实验中按研究问题的需要有意加以操纵和改变的变量，一般自变量的变化应为连续或非连续的变化，并且为两个或两个以上的水平变量的不同水平称为实验处理。因变量，又叫反应变量，是随着自变量或其他因素的变化而变化（在实验中通常假设因变量随自变量的变化而变化），可用一定的数量指标来表示，如反应时、皮肤点位等。它是实验者要观察的指标，是被试心理特征变化的反应或表现。额外变量，又叫控制变量，它是与实验目的无关，但又对被试的反应有一定影响的变量。一个好的实验设计既要有定义良好的自变量和因变量，同时也对额外变量进行严格、有效地控制，排除额外变量对研究变量产生消极的影响，保证实验结果的科学性和可靠性，使实验结果具有较高的解释率。本实验根据以上原理，测定指导结果对角度估计准确性的影响，并分析本实验设计中的自变量、因变量、控制变量。三、方法 1、被试以大学生为被试3人一组，其中2人轮流做被试，1个被试做有反馈程序，1个被试做无反馈程序。另1人固定做记录员。 2、实验仪器与材料动觉方位辨别仪一台、遮光镜一只、白纸一张。 3、试验程序（1）准备工作和要求

内生性问题原因和处理方法

内生性问题原因和处理方法 Last revision on 21 December 2020

实验心理学的研究中基本变量

第二节实验心理学研究中的基本变量一、变量的概念变量（变项）（variable）是指在数量上或质量上可变的事物的属性。例如：光的强度可以由弱变强，呈现的时间可以由短变长，智力的IQ可以由小变大，这些都属于量的变量。又如，人的性别有男女，人的宗教信仰有佛教、道教、伊斯兰教、基督教、天主教等等，这些是质的变量。质的的变量有时可以用数字代替类别，以便于统计分析。二、变量的种类（一）自变量在心理实验中，自变量是由实验者操纵、掌握的变量。自变量一词来自数学。在数学中，y=f（x）。在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。 1、自变量的特点（1）它的变化会导致研究对象发生反应；（2）它的变化能够被研究者所操纵控制；（3）它的变化是受计划安排，系统性变化的。 2、自变量的种类：（1）刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。（2）环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。（3）被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。

（4）暂时造成的被试差别：被试的暂时差别通常是由主试的安排，也就是由主试给予的不同指示语造成的。（5）任务自变量：在实验中，被试接受的实验任务也可以作为自变量。（6）指导语自变量：当被试来到实验室时，他们在各方面都是大致相同的，但是，当主试对被试进行分组后，每一组被试接受的指导语是不同的，这时一组被试与另一组被试的差别就产生了。（二）因变量（dependent variable）因变量是因为自变量的变化而产生的现象变化或结果，因此自变量和因变量是相互依存的，没有自变量就无所谓因变量，没有因变量也无所谓自变量。在实验中，由操纵自变量而引起的被试的某种特定反应称为因变量（dependent variable）。 1、因变量的特点（1）它必须是跟随自变量的变化而变化的因素，或对自变量做出响应的；（2）它是根据需要，有待观测的因素；（3）它是能够以某种反应参数来表征的可测量因素。 2、因变量的分类因变量的测量客观指标主要有：（1）反应速度例如，简单反应时、或潜伏期，走完一个迷津所需要的时间，在一定时间内完成某项作业的数量等。（2）反应速度的差异在现代认知心理学实验中，经常以反应速度的差异作为考察被试各种高级认知机能的指标。例如：在内隐学习的研究中，被试对随机组字母和规则组字母的反应时之差就可以作为内隐学习量的指标。（3）反应的正确性例如，选择反应的正确次数、走迷宫入盲巷的次数、跟踪盘离靶的次数或距离等。（4）反应的难度有些作业可以定出一个难易等级，看被试或动物能达到什么水平，如斯金纳

内生性问题

工具变量和两阶段最小二乘一、背景虽然在OLS 的大样本性质中，我们放宽了强外生性的假定，用弱外生条件来进行替代，即()0E x ε'=。但是，在实际的问题中，弱外生性的条件往往也是不容易满足的。也就是说，变量的内生性问题总是不可避免的。内生性引起的问题主要是引起参数估计的不一致。可以说，内生性问题是在实际应用中最经常遇到的问题。这个部分讨论的就是如何解决由内生性问题引起的参数估计的不一致。二、知识要点 1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响 2、代理变量法解决内生性问题 3、工具变量法和2SLS 的性质三、要点细纲 1、引起内生性的原因及其对参数估计的影响（1）模型设定偏误（遗漏变量）这主要是因为实际的问题中，一个变量往往受到许多变量的影响，在实际建模过程中无法将解释变量全部列出。在这样的情况下，遗漏的变量的影响就被纳入了误差项中，在该遗漏变量与其他解释变量相关的情况下，就引起了内生性问题。即()0E x ε'≠。（2）测量误差关于测量误差引起内生性的问题要基于测量误差的假设。测量误差可能是对被解释变量y 的测量误差，也可能是由于对解释变量x 的测量误差。这两种情况引发的结果是不一样的。 A. 被解释变量y 的测量误差。不妨假设y 的真实值是*y ，测量值为y ，则可以将测量误差表示成： * 0e y y =-。假设理论的回归方程为： * 011k k y x x βββε=+++

将测量误差方程带入得到： 0110k k y x x e βββε=++++ 011k k x x v βββ=+++ 其中0v e ε=+是实际回归方程的残差。显然，由于y 的测量误差0e 是与i x 相互独立的，所以实际回归方程的残差v 也与各解释变量相互独立（无关）。外生性条件满足。 B. 解释变量x 的测量误差假设在回归式011k k y x x βββε=+++ 中，测量误差产生于k x ，即实际回归式为： * 011k k y x x βββε=+++ 并有* k k k e x x =- 如果假设cov(,)0k k x e =，则将测量误差带入方程得到： 011k k k k y x x e βββεβ=++++ 011k k x x v βββ=+++ 显然，外生性条件满足。如果假设**2 cov(,)0cov(,)cov(,)k k k k k k k e x e x e x e e σ=?=+=。该假设条件称为Classical error-in-variables （CEV ）假定。由上述方程可以看出，此时测量误差会引起内生性问题。 ( 3) 双向交互影响（或者同时受其他变量的影响）这种情况引起的内生性问题在现实中最为常见。其基本的原理可以阐述为，被解释变量y 和解释变量x 之间存在一个交互影响的过程。x 的数值大小会引起 y 取值的变换，但同时y 的变换又会反过来对x 构成影响。这样，在如下的回归方程中： 011k k y x x βββε=+++ 如果残差项ε的冲击影响了y 的取值，而这样的影响会通过y 传导到x 上，从而造成了x 和残差项ε的相关。也就是引起了内生性问题。

实验八 内生解释变量问题

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