1樓：gnak
今天晚上查了很久很久的資料，試著總結一下！
首先！選擇性偏誤一般分為兩種，樣本選擇偏誤（sample selection bias）和自選擇偏誤（self-selection bias），這兩者之間的差距是很大的！
先講比較容易理解的自選擇偏誤，這個比較接近於我們平時說的內生性問題。比如我們想要研究是否參加教育培訓對於工資的影響，不可觀測的變數比如個人智商，既與參加培訓相關（比較笨的更容易參加培訓），也是工資的影響因素（智商越高一般工資越高），因此這個不可觀測的變數會造成遺漏變數偏誤，導致我們一般說的內生性問題。從這個意義上來說，確實是有共通之處；至於他叫做自選擇問題的原因，就在於是否參加培訓的這個虛擬變數不是外生的，是根據一些因素「自己進行選擇」而來的結果。
而樣本選擇偏誤則沒有那麼容易理解，從公式上自然 @慧航 老師已經說得很明白了，但是具體如何形成偏誤卻沒有上面那麼直接了。我們還是通過例子來說明，經典例子是Heckman在研究婦女教育問題，他想要研究教育年限對於工資的影響，但是只有就業了的婦女才有相關的工資資料，沒有就業的婦女是不會有工資的，因此這個選擇的過程（selection process）是是否工作的虛擬變數；然而，是否參與工作是乙個內生的變數，即一些能影響到Y（工資）的變數也能影響到D（是否工作），因此這個估計是有偏誤的。
但是但是，最後這一步從直覺上似乎和我原先的認知有一些出入，我一直以來的困惑在於，既然是否工作這個虛擬變數不是我們需要考慮的核心解釋變數（interested variable），也並沒有納入回歸方程，為什麼他是內生的這件事情就會引起偏誤呢？這個就涉及到慧航老師寫的公式了，詳細推導過程可以參考伍德里奇的計量經濟學導論，這裡我就不班門弄斧地來推導了。總之，需要記住的就是如果選擇過程是內生的，那麼就有樣本選擇偏誤。
這裡補充乙個樣本選擇偏誤的例子，來自Stock & Watson的introduction to econometrics
以及杜鵬程（2018）中提到的選擇偏誤
這裡多提一句如何解決，解決樣本選擇偏誤的經典方法就是Heckman兩步法，其中最主要需要注意的是第二階段方程的變數必須是選擇方程（selection function）中的變數的子集，具體的用意同樣參考伍德里奇的計量經濟學導論。以上
2樓：斫去桂婆娑
自選擇（self-selection）實際上可以看成是解釋變數為二值變數時的內生性問題。
當我們說內生性的時候，我們指的是E(U|X)≠E(U)。也就是說，在誤差項中出現了某些因素與解釋變數相關，導致待估引數β的估計值有偏。
而我們說的自選擇，一般指的是解釋變數存在乙個二值變數，並且這個二值變數是個體自行選擇的結果！！
在現實生活中，個體對自身行為的決策往往不是隨便決定的。
比如張三是否選擇犯罪，可能取決於他有沒有上過羅翔的法制教育課，也可能取決於他當天有沒有錢吃飯，或者也取決於他的受教育年限。
我們可以觀察到，犯罪這個行為是張三自行選擇的結果。並且，這種選擇並非張三隨機決定、而是受到其他因素的影響。
如果我們沒有把這些影響因素作為解釋變數而加入回歸式中，那麼這些影響因素就會自動被包含於誤差項中。
那麼，自選擇導致的後果依然是：E(U|X)≠E(U)。這種後果實質上就是內生性！
3樓：
內生性就是模型中的解釋變數與隨機擾動項即error term相關，是計量模型中最為常見的一種問題之一，在實際資料分析中很難避免。
一般出現原因為 1.丟失解釋變數，且該變數與模型中其他解釋變數關聯明顯。2.解釋變數和被解釋變數關係明顯含因果關係。
selection bias是指收集的sample並不是完全隨機的。
總而言之，內生性屬於模型構建方面問題。至於selection bias，則是sample內部的問題。二者沒啥關係。。。
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