I-WS22 | Introduzione alla Modellazione Causale in Stata

Il Workshop fornirà ai partecipanti gli strumenti essenziali, sia teorici sia applicati, per un corretto utilizzo del modello di stima a variabili strumentali (IV) e dei modelli ad equazioni strutturali (SEM) per la modellazione statistica causale in Stata. Sebbene IV e SEM vengano spesso trattati separatamente nei corsi standard, essi sono effettivamente strettamente legati, con l’approccio IV più concentrato sulla stima di una forma ridotta, e quello SEM su di una stima strutturale multi-equazionale.

Ai partecipanti verrà data l’opportunità sia di imparare a costruire rappresentazioni grafiche sia intuitive dei nessi causali nella propria ricerca, sia di utilizzare il più tradizionale approccio algebrico. Il Workshop consentirà loro di riconoscere ed utilizzare variabili strumentali, e di sviluppare un corretto disegno e stima dei nessi causali nel proprio contesto di ricerca.

Dopo aver frequentato il workshop, il partecipante sarà in grado di modellare e stimare articolati disegni causali, identificando, valutando e testando gli effetti causali diretti e indiretti in presenza di endogeneità non osservabile, bias di selezione, errore di misura e simultaneità.

In linea con la nostra filosofia di formazione, le sessioni teoriche sono affiancate da illustrazioni pratiche ed esempi provenienti da diverse discipline sia sociali che biomediche, in cui il docente chiarisce le limitazioni e i punti di forza di ogni metodologia, nonchè i criteri per la scelta e l’implementazione dello strumento di analisi statistica più appropriato per il problema oggetto di studio.

Il Workshop è rivolto a ricercatori o professionisti in ambito clinico-epidemiologici, biostatistica, sanità pubblica, statistica e scienze economiche e sociali.

Conoscenza della statistica inferenziale di base: nozione di modello di regressione e relative proprietà; stima puntuale ed intervallare; stima di massima verosimiglianza.

Conoscenza di base del Software Stata.

SESSIONE I: IL MODELLO DI STIMA A VARIABILI STRUMENTALI (IV) E MODELLAZIONE CAUSALE

Introduzione alla modellazione causale nelle scienze sociali e biomediche
Modello IV: set-up ed endogenità
Identificazione
Validità e rilevanza degli strumenti utilizzati
Tipi di stimatori: IV, 2SLS e GMM
IV di un modello esattamente identificato
La stima IV di un modello sovra-identificato
Test di endogenità
Test di “exclusion restriction”
Debolezza di uno strumento
Proprietà delle stime IV in piccoli e grandi campioni con strumenti deboli

SESSIONE II: APPLICAZIONI DEL METODO IV UTILIZZANDO STATA

Il comando ivregress: sintassi ed uso
Test di debolezza degli strumenti con estat firststage
Test di endogenità con estat endogenous
Test di sovra-identificazione con estat overid
Migliorare l’inferenza IV nel caso di strumenti deboli
Stimatore LIML
Stimatore IV-Jackknife
Confronto tra 2SLS, LIML, JIVE, e GMM
3SLS e stima a sistemi multi-equazionali
IV per la stima dell’effetto di un trattamento: l’uso di ivtreatreg

SESSIONE III: INTRODUZIONE AL LINGUAGGIO DEI MODELLI AD EQUAZIONI STRUTTURALI (SEM) IN STATA

Che cosa è un SEM?
Definizione degli oggetti all’interno di un SEM
I modelli statistici stimati da un SEM
Il comando Stata sem / gsem
La sintassi di sem
Sintassi di un percorso (path–analysis) utilizzando sem
L’uso di model_description_options
L’opzione method ( ) e vce ( )
L’opzione covstructure per definire la struttura della matrice di varianza e covarianza
La notazione matematica di un SEM
Ipotesi sottostanti la stima SEM
Il SEM Builder di Stata

SESSIONE IV: USO DEI SEM PER L’ANALISI FATTORIALE CONFERMATIVA (CFA)

Che cosa è la CFA?
Il protocollo applicativo di una CFA: un esempio illustrativo
Specificazione del modello
Rappresentazione grafica di un modello CFA
Identificazione del modello
Stima del modello
Valutazione della qualità di stima del modello
Modifica del modello
Altri esempi pratici di utilizzo dei SEM per la CFA in Stata

SESSIONE V: UTILIZZARE I SEM PER L’ANALISI CAUSALE DI PERCORSO (CPA)

Modelli ad equazioni strutturali per la causal pathanalysis (CPA)
Terminologia e notazione della CPA
Predittore esogeno, outcome endogeno e variabili endogene di mediazione
Mediazione e moderazione
Identificazione degli effetti e stima degli effetti diretti, indiretti e totali
Modelli ricorsivi e non-ricorsivi
Stima di un modello completo ad equazioni strutturali
I test per l’affidabilità e la bontà di adattamento di un modello SEM

SESSIONE VI: APPLICAZIONI DELLA CPA UTILIZZANDO STATA

Ancora sull’uso dei pacchetti sem e gsem di Stata
Il SEM Builder di Stata
Utilizzo del SEM Builder: esempi pratici
Stimare, modificare e vincolare un modello SEM
Interpretazione dei risultati
Esempi pratici utilizzando Stata