De controlar por los efectos de la interacción

Question

En un artículo reciente, Edelman et al. examinar (entre otras cosas) cómo la discriminación en AirBnB varía con las características de los ejércitos. Primero, ellos llevan a cabo un experimento de campo que consiste en enviar a un gran número de ficticio aplicaciones, algunas de las cuales están asociadas con el Afro-Americano nombres y algunos que no lo son. Luego, regresan si el solicitante es aceptado en el huésped de la carrera, un anfitrión de las características y la interacción. Por ejemplo, regresan aceptación en la raza, el anfitrión de la carrera y la interacción de los dos. La idea es que si los anfitriones Estadounidenses (por ejemplo) son menos propensos a discriminar, a continuación, el coeficiente del término de interacción debe ser distinto de cero ya que el efecto de la recepción de una solicitud de un Afro-Americano debe depender de si el anfitrión es Afro-Americano.

Tan lejos, tan bueno. Sin embargo, dado que las características del huésped no son asignados al azar, se debe controlar para ellos. De lo contrario, podríamos encontrarnos con que los Afro-Americanos son menos propensos a discriminar aunque la explicación real es que tienden a ofrecer propiedades caras, y las personas que ofrecen propiedades caras son menos propensos a discriminar (compuesto de ejemplo para ilustrar el punto). Ellos parecen conscientes de ello, ya que lanzar en varios host y la ubicación características como controles. Pero ¿no hubiera sido mejor utilizar las interacciones de estas variables con el solicitante de la etnia de los controles? Después de todo, queremos controlar por el hecho de que las personas con ciertas características que podrían responder a los Afro-Americanos a los solicitantes de manera diferente, y esto significa que controlar por los efectos de la interacción.

Answer 1

Dejo para otro hilo de la cuestión "¿Cuál es la justificación de la utilización de la operación aritmética de la multiplicación y de modo que el producto de dos variables con el fin de modelar el concepto de interacción?"

Prácticamente, producto de los términos provienen de la tradición de la Translog de regresión de especificación, que es un de segundo orden de la aproximación a cualquier especificación, y produce productos. Por lo tanto, son considerados "de segundo orden" efectos, lo que significa que están incluidos en una especificación junto a el independiente de las variables. Esto significa que su importancia es juzgado después de que el efecto de la autónoma de las variables ha sido tomado en cuenta.

No he visto en la literatura una situación en la que "los términos de interacción" están incluidos a solas, sin la presencia de las dos variables que forman el producto.

Así que para el estudio específico mencionado en el OP, la práctica convencional le preguntaba "¿por qué no incluir también los términos de interacción?"

Sin embargo, parece intrigante para argumentar de manera convincente que en un determinado caso, sólo tenemos que incluir el "término de interacción" de dos variables.