使用 sensemakr 与固定 feols 模型 (R)

Question

我正在使用 R 中出色的

sensemakr

包（Cinelli, C., & Ferwerda, J., & Hazlett, C. (2020)。“sensemakr：R 和 Stata 中 OLS 的灵敏度分析工具。”）来进行对一系列模型进行敏感性分析。我有两个模型，如下所示：

library(fixest)
library(sensemakr)

model1 <- lm(data = mtcars, mpg ~ vs + cyl + qsec + factor(hp))

model2 <- feols(data = mtcars, fml = mpg ~ vs + cyl + qsec | hp)

一个模型使用基本的

lm

回归，另一个模型使用

fixest

来有效计算多个固定效应。

sensemakr(model = model1,
          treatment = "vs",
          benchmark = "cyl",
          kd = 0.5)

sensemakr(model = model2,
          treatment = "vs",
          benchmark = "cyl",
          kd = 0.5)

第一个

sensemaker

函数工作正常，但第二个函数失败，并出现以下错误：

Error in UseMethod("sensemakr") : 
  no applicable method for 'sensemakr' applied to an object of class "fixest"

这个错误对我来说很清楚，所以如果

fixest

对象无法使用，我理解。但是，我发现包文档表明它可以与固定对象一起使用，例如here和here。

sensemakr

可以用于

feols

型号吗？该功能是否已被废弃？或者是否必须以某种方式修改函数才能使

fixest

对象与其一起工作？我需要更改

sensemakr

函数的参数吗？

Answer 1

看起来 feols 模型是他们正在实施的一项“新”功能。我分叉了 github 存储库并做了一些小的更改（https://github.com/jpmam1/sensemakr）；如果您安装此版本，该软件包似乎可以按预期处理 feols 模型：

# install.packages("fixest")
library(fixest)
devtools::install_github("jpmam1/sensemakr")
#> Downloading GitHub repo jpmam1/sensemakr@HEAD
#> ── R CMD build ─────────────────────────────────────────────────────────────────
#> * checking for file ‘/private/var/folders/gf/3p_ynkts411bs238rtw3y0b40000gn/T/RtmpsM5Zl2/remotes53d5525b31/jpmam1-sensemakr-47f9fe5/DESCRIPTION’ ... OK
#> * preparing ‘sensemakr’:
#> * checking DESCRIPTION meta-information ... OK
#> * checking for LF line-endings in source and make files and shell scripts
#> * checking for empty or unneeded directories
#> * building ‘sensemakr_0.1.5.tar.gz’
library(sensemakr)
#> See details in:
#> Carlos Cinelli and Chad Hazlett (2020). Making Sense of Sensitivity: Extending Omitted Variable Bias. Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Statistical Methodology).


model1 <- lm(data = mtcars, mpg ~ vs + cyl + qsec + factor(hp))

model2 <- feols(data = mtcars, fml = mpg ~ vs + cyl + qsec | hp)

sensemakr(model = model1,
          treatment = "vs",
          benchmark = "cyl",
          kd = 0.5)
#> Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding
#> 
#> Model Formula: mpg ~ vs + cyl + qsec + factor(hp)
#> 
#> Null hypothesis: q = 1 and reduce = TRUE 
#> 
#> Unadjusted Estimates of ' vs ':
#>   Coef. estimate: -1.86687 
#>   Standard Error: 4.7876 
#>   t-value: -0.38994 
#> 
#> Sensitivity Statistics:
#>   Partial R2 of treatment with outcome: 0.02126 
#>   Robustness Value, q = 1 : 0.13692 
#>   Robustness Value, q = 1 alpha = 0.05 : 0 
#> 
#> For more information, check summary.

sensemakr(model = model2,
          treatment = "vs",
          benchmark = "cyl",
          kd = 0.5)
#> Note for fixest: using 'iid' standard errors. Support for robust standard errors coming soon.
#> Sensitivity Analysis to Unobserved Confounding
#> 
#> Model Formula: mpg ~ vs + cyl + qsec | hp
#> 
#> Null hypothesis: q = 1 and reduce = TRUE 
#> 
#> Unadjusted Estimates of ' vs ':
#>   Coef. estimate: -1.86687 
#>   Standard Error: 4.7876 
#>   t-value: -0.38994 
#> 
#> Sensitivity Statistics:
#>   Partial R2 of treatment with outcome: 0.02126 
#>   Robustness Value, q = 1 : 0.13692 
#>   Robustness Value, q = 1 alpha = 0.05 : 0 
#> 
#> For more information, check summary.

^{创建于 2024-04-22，使用 reprex v2.1.0}

这能解决你的问题吗？