Tärkein Muu Ero-erossa-estimointi

Ero-erossa-estimointi

Yleiskatsaus

Ohjelmisto

Kuvaus

Verkkosivustot

Lukemat

Kurssit

Yleiskatsaus

DID-tekniikka on alkanut ekonometrian alalta, mutta tekniikan taustalla olevaa logiikkaa on käytetty John Snow jo 1850-luvulla, ja sitä kutsutaan joissakin sosiaalisissa asioissa 'kontrolloiduksi ennen ja jälkeen' -tutkimukseksi. tieteet.

Kuvaus

DID on näennäiskokeellinen suunnittelu, jossa hyödynnetään hoito- ja kontrolliryhmien pituussuuntaisia ​​tietoja sopivan vastakohtaisen vaikutuksen saamiseksi syy-vaikutuksen arvioimiseksi. DID: tä käytetään tyypillisesti arvioimaan tietyn toimenpiteen tai hoidon (kuten lain hyväksyminen, politiikan laatiminen tai laajamittainen ohjelman toteutus) vaikutuksia vertaamalla tulosten muutoksia ajan myötä ohjelmaan ilmoittautuneen väestön välillä (interventioryhmä) ja populaatio, joka ei ole (kontrolliryhmä).


Kuva 1. Difference-in-Difference -arviointi, graafinen selitys

DID: tä käytetään havainnointiympäristöissä, joissa vaihdettavuutta ei voida olettaa hoito- ja kontrolliryhmien välillä. DID perustuu vähemmän tiukkaan vaihdettavuusolettamaan, ts. Ilman hoitoa havaitsemattomat erot hoito- ja kontrolliryhmien välillä ovat samat ylityöt. Näin ollen ero ero on hyödyllinen tekniikka käytettäväksi silloin, kun satunnaistaminen yksilötasolla ei ole mahdollista. DID vaatii tietoja ennen tai jälkeen toimenpiteiden, kuten kohortin tai paneelin tiedot (yksilötason tiedot ajan mittaan) tai toistuvat poikkileikkaustiedot (yksilön tai ryhmän tasolla). Lähestymistapa poistaa hoito- ja kontrolliryhmän interventioiden jälkeisistä vertailuista johtuvat ennakkoluulot, jotka saattavat johtua näiden ryhmien pysyvistä eroista, sekä hoitoryhmän ajankohtojen vertailut, jotka voivat johtua muista syistä johtuvista suuntauksista. syyt.

Syy-vaikutukset (Ya = 1 - Ya = 0)
DID: ää käytetään yleensä arvioimaan hoidon vaikutus hoidettavaan (syy-vaikutus altistuneilla), vaikka vahvemmilla oletuksilla tekniikkaa voidaan käyttää arvioimaan keskimääräinen hoitovaikutus (ATE) tai syy-vaikutus populaatiossa. Katso lisätietoja Lechner 2011 -artikkelista.

Oletukset

Syy-vaikutuksen arvioimiseksi on oltava kolme oletusta: vaihdettavuus, positiivisuus ja vakaa hoitoyksikköarvon oletus (SUTVA) 1.
. DID-estimointi edellyttää myös, että:

new yorkin yliopiston ammattikoulu
  • Interventio, joka ei liity tulokseen lähtötilanteessa (intervention jakamista ei määrittänyt tulos)

  • Hoito- / interventio- ja kontrolliryhmien tulos on rinnakkainen (katso lisätietoja alla)

    pulitzer-palkinto kansainvälisestä raportoinnista
  • Interventio- ja vertailuryhmien koostumus on vakaa toistuvan poikkileikkauksen suunnittelussa (osa SUTVA: ta)

  • Ei heijastusvaikutuksia (osa SUTVA: ta)

Rinnakkaisen trendin oletus
Rinnakkainen suuntausoletus on kriittisin edellä mainituista neljästä oletuksesta DID-mallien sisäisen pätevyyden varmistamiseksi ja on vaikeimmin toteutettavissa. Se edellyttää, että ilman hoitoa hoito- ja kontrolliryhmien välinen ero on vakio ajan myötä. Vaikka tälle olettamukselle ei ole tilastollista testiä, visuaalinen tarkastus on hyödyllinen, kun havaintoja on useita ajankohtia. On myös ehdotettu, että mitä lyhyempi testattu ajanjakso, sitä todennäköisemmin oletuksen pitää paikkansa. Rinnakkaisennusteoletuksen rikkominen johtaa puolueelliseen arvioon syy-vaikutuksesta.

Rinnakkaisen trendin oletuksen täyttäminen 2

Rinnakkaisnopeusolettamuksen rikkominen 3

Regressiomalli
DID toteutetaan yleensä vuorovaikutusterminä ajan ja hoitoryhmän nuken muuttujien välillä regressiomallissa.
Y = β0 + β1 * [aika] + β2 * [interventio] + β3 * [aika * interventio] + β4 * [kovariaatit] + ε

Vahvuudet ja rajoitukset
Vahvuudet

  • Intuitiivinen tulkinta

  • Voi saada syy-vaikutuksen havainnointitietojen avulla, jos oletukset täyttyvät

  • Voi käyttää joko yksittäisiä ja ryhmätason tietoja

  • Vertailuryhmät voivat aloittaa tuloksen eri tasoilla. (DID keskittyy vaihtimiin eikä absoluuttisiin tasoihin)

  • Ottaa huomioon muut tekijät kuin toimenpiteet

Rajoitukset

  • Vaatii perustiedot ja ei-interventioryhmän

  • Ei voida käyttää, jos toimenpiteen kohdentaminen määräytyy perustason tuloksen perusteella

  • Ei voida käyttää, jos vertailuryhmillä on erilainen lopputulos (Abadie 2005 on ehdottanut ratkaisua)

  • Ei voida käyttää, jos ryhmien kokoonpano ennen muutosta / muutoksen jälkeen ei ole vakaa

Parhaat käytännöt

  • Varmista, että lopputulos ei vaikuttanut hoidon / toimenpiteen kohdentamiseen

  • Hanki lisää datapisteitä ennen ja jälkeen testataksesi rinnakkaisen trendin oletuksen

  • Käytä tulkittavuuden helpottamiseen lineaarista todennäköisyysmallia

  • Muista tutkia populaation koostumus hoito- / interventio- ja kontrolliryhmissä ennen ja jälkeen intervention

  • Käytä vankkoja vakiovirheitä ottaaksesi huomioon autokorrelaation saman henkilön ennakko / postin välillä

  • Suorita alianalyysi nähdäksesi, oliko interventiolla samanlainen / erilainen vaikutus lopputulokseen

    ammatillisten opintojen korkeakoulu

Epi6-luokan esittely 30. huhtikuuta 2013

1. Rubin, DB. Kokeellisten tietojen satunnaistamisanalyysi Fisherin satunnaistustestissä. Journal American Statistics Association., 1980.
2. Mukautettu vertikaalisiin suhteisiin ja kilpailuun bensiinin vähittäismarkkinoilla, 2004 (Justine Hastings)
3. Mukautettu arvioimalla koulutusohjelmien vaikutusta tuloihin, katsaus taloustieteeseen ja tilastoihin, 1978 (Orley Ashenfelter)

Lukemat

Oppikirjat ja luvut

Metodologiset artikkelit

  • Bertrand, M., Duflo, E. ja Mullainathan, S. Kuinka paljon meidän pitäisi luottaa eroerojen arvioihin? Quarterly Journal of Economics. 2004.


    Tämä artikkeli, joka kritisoi DID-tekniikkaa, on saanut paljon huomiota alalla. Artikkelissa käsitellään DID-virheiden mahdollisia (ehkä vakavia) ennakkoluuloja. Artikkelissa kuvataan kolme mahdollista ratkaisua näiden ennakkoluulojen korjaamiseen.

  • Cao, Zhun et ai. Difference-in-Difference- ja instrumentaalisten muuttujien lähestymistavat. Vaihtoehto ja täydennys potentiaalipisteiden sovittamiseen hoidon vaikutusten arvioinnissa. CER Issue Brief: 2011.


    Informatiivinen artikkeli, joka kuvaa DID: n, IV: n ja PSM: n tarjoamia vahvuuksia, rajoituksia ja erilaisia ​​tietoja.

  • Lechner, Michael. Syy-vaikutusten arviointi Difference-in-Difference -menetelmillä. Taloustieteiden osasto, St. Gallenin yliopisto. 2011.


    Tämä artikkeli tarjoaa syvällisen näkökulman DID-lähestymistapaan ja käsittelee joitain tärkeimpiä kysymyksiä DID: n kanssa. Se tarjoaa myös huomattavan määrän tietoa DID-analyysin laajennuksista, mukaan lukien epälineaariset sovellukset ja DID: n kanssa yhteensopivat taipumuspisteet. Mahdollisen lopputuloksen sovellettava käyttö sisältyy raporttiin.

  • Norton, Edward C.Vuorovaikutustermit Logitand Probitmodels -sivustossa. UNC Chapel Hillillä. Akatemian terveys 2004.


    Nämä luentokalvot tarjoavat käytännön vaiheita binäärisen lopputuloksen sisältävän DID-lähestymistavan toteuttamiseksi. Lineaarinen todennäköisyysmalli on helpoin toteuttaa, mutta sillä on rajoituksia ennustamiseen. Logistiikkamallit edellyttävät lisävaihetta koodauksessa, jotta vuorovaikutustermit ovat tulkittavissa. Tähän vaiheeseen annetaan tilakoodi.

  • Abadie, Alberto. Semiparametriset eroerot estimaattorit. Katsaus taloustieteisiin. 2005


    Tässä artikkelissa käsitellään rinnakkaisten suuntausten oletusta pitkälti ja ehdotetaan painotusmenetelmää DID: lle silloin, kun rinnakkaisen suuntauksen oletus ei välttämättä ole voimassa.

Sovellusartikkelit

Terveystieteet

Esimerkkejä lineaarisesta regressiosta:

  • Branas, Charles C. et ai. Terveys-, turvallisuus- ja viherryttämättömän kaupunkitilan eroerot-analyysi. American Journal of Epidemiology. 2011.
  • Harman, Jeffrey et ai. Muutokset jäsenenkustannuksissa kuukaudessa Floridan lääketieteellisen uudistuksen esittelyn jälkeen. Terveyspalvelujen tutkimus. 2011.
  • Wharam, Frank et ai. Ensiapuosaston käyttö ja myöhemmät sairaalahoidot korkean omavastuun terveydenhoitosuunnitelman jäsenten keskuudessa. JAMA. 2007.

Esimerkkejä logistisesta regressiosta:

  • Bendavid, Eran et ai. HIV: n kehitysapu ja aikuisten kuolleisuus Afrikassa. JAMA. 2012
  • Carlo, Waldemar A et ai. Vastasyntyneiden koulutus ja perinataalikuolleisuus kehitysmaissa. NEJM. 2010.
  • Kaveri, Gery. Kustannusten houkuttamisen vaikutukset lastettomien aikuisten hoidon saatavuuteen. 2010.
  • King, Marissa et ai. Lääketieteellisen koulun lahjarajoituskäytännöt ja lääkäri määrää vasta markkinoidut psykotrooppiset lääkkeet: eroerojen analyysi. BMJ. 2013.
  • Li, Rui et ai. Verensokerin itseseuranta ennen lääkityksen laajentamista ja sen jälkeen diabeteksen saaneiden meicare-edunsaajien keskuudessa, jotka eivät käytä insuliinia. 2008.
  • Ryan, Andrew et ai. Ensisijaisen sairaalan laadukkaiden kannustimien toisen vaiheen vaikutus kannustinpalkkioihin sairaaloille, jotka hoitavat epäedullisessa asemassa olevia potilaita. 2012.

Lineaarisia todennäköisyysesimerkkejä:

  • Bradley, Cathy et ai. Leikkauksen odotusajat ja erikoispalvelut vakuutetuille ja vakuuttamattomille rintasyöpäpotilaille: Onko sairaalan turvaverkon tilalla merkitystä? HSR: Terveydenhuollon tutkimus. 2012.
  • Monheit, Alan et ai. Kuinka valtion politiikat riippuvaisen kattavuuden laajentamiseksi ovat vaikuttaneet nuorten aikuisten sairausvakuutukseen? HSR: Terveydenhuollon tutkimus. 2011.

Laajennukset (Erot eroissa eroissa):

  • Afendulis, Christopher et ai. Medicare-osan D vaikutus sairaalahoitoon. 2011.
  • Domino, Marisa. Reseptilääkkeiden aikakustannusten ja omavastuun lisääntyminen: analyysi politiikan muutoksista monimutkaisessa ympäristössä. 2011.

Taloustiede

piilevän kasvukäyrän malli
  • Card, David ja Alan Krueger. Vähimmäispalkka ja työllisyys: tapaustutkimus pikaruokateollisuudesta New Jerseyssä ja Pennsylvaniassa. American Economic Review. 1994.
  • DiTella, Rafael ja Schargrodsky, Ernesto. Vähentääkö poliisi rikollisuutta? Arviot poliisivoimien kohdentamisesta terroristihyökkäyksen jälkeen. American Economic Review. 2004.
  • Galiani, Sebastian et ai. Vesi elämään: Vesipalvelujen yksityistämisen vaikutus lasten kuolleisuuteen. Journal of Political Economy. 2005.

Verkkosivustot

Metodologinen
http://healthcare-economist.com/2006/02/11/difference-in-difference-estimation/

Tilastollinen (näyte R ja Stata-koodi)
http://thetarzan.wordpress.com/2011/06/20/differences-in-differences-estimation-in-r-and-stata/

Kurssit

Verkossa

  • Kansallinen taloustutkimusvirasto

  • Mitä uutta ekonometriassa on? Kesäinstituutti 2007.

  • Luento 10: Erot eroissa

  • http://www.nber.org/minicourse3.html


    Luentomuistiinpanot ja videotallennus keskittyvät ensisijaisesti erojen tekniikan ja sen laajennusten erojen teoriaan ja matemaattisiin oletuksiin.

Mielenkiintoisia Artikkeleita

Toimituksen Valinta

28 elokuvaa ensi-ilta Sundance-elokuvajuhlilla 2018
28 elokuvaa ensi-ilta Sundance-elokuvajuhlilla 2018
Vuoden 2018 Sundance-elokuvajuhlilla ensi-iltansa on 27 elokuvaa ja yksi mukaansatempaava tekoälyhanke, joka edustaa Columbian yliopiston elokuvantekijöiden työtä kirjoittamisen, ohjaamisen ja tuotannon sekä monia muita tehtäviä, kuten toimittaja, käsikirjoitusten valvoja, yhteisproduktori, yksikkötuotantopäällikkö, Casting Johtaja, jälkituotantovalvoja, valujohtaja ja vastaava tuottaja.
Flunssan laukauksen tiede
Flunssan laukauksen tiede
Saapuessaan syksyisen kylmän ilman kanssa influenssakuvia jaetaan klinikoilla ja apteekeissa eri puolilla maata. Vaikka rokote on epätäydellinen, se on luotettavin tapa välttää mahdollisesti tappava infektio. Vaikka monet pitävät sitä kausiluonteisena haittana, influenssa tappaa noin 19 000 amerikkalaista keskimäärin vuodessa. Hilary Koprowskin uraauurtavan työn jälkeen
Suuririkoksen kilpailun kirous uudella kullatulla aikakaudella
Suuririkoksen kilpailun kirous uudella kullatulla aikakaudella
Varoitus yritysten ja teollisuuden liiallisen keskittymisen vaaroista taloudelliselle ja poliittiselle tulevaisuudellemme.
Voimmeko kuvitella uuden Internetin?
Voimmeko kuvitella uuden Internetin?
Ritarin ensimmäisen muutosinstituutin isännöi viikon mittainen symposium, jossa selvitettiin tapoja vähentää teknisten jättiläisten määräävää asemaa ja löytää uusia vaihtoehtoja verkossa keräämiseen.
Arabimusiikkiyhtye
Arabimusiikkiyhtye
Columbia Arab Music Ensemble (CAME) on esitysyhtye, joka on omistettu laulu- ja instrumentaalimusiikille arabimaiden alueelta. Ryhmän ohjelmisto, joka opetetaan suullisen välityksen ja muistamisen avulla, sisältää lauluja ja instrumentaalikappaleita alueen folk-, suosittu- ja klassisesta tyylilajista korostaen Maqam-rakennetta, rytmisyklejä, genrejä, esityskäytäntöjä ja
Desmond Upton Patton
Desmond Upton Patton
Apulaisprofessori Desmond Upton Patton tutkii väkivallan reittejä sekä verkossa että muualla väestön pienituloisten nuorten keskuudessa. Apulaisprofessori Desmond
Pitkä laukaus
Pitkä laukaus