Stata軟件之雙重差分法(DID)(二)

    Stata雙重差分法(DID)2..

    雙重差分法(DID)估計(jì)是較常用的因果推理方法之一。Stata的didregress和xtdidregress命令適用于重復(fù)橫截面和面板數(shù)據(jù)的DID和三重差分(DDD)模型。DID和DDD模型控制未觀測(cè)到的組和時(shí)間固定效應(yīng),一致地估計(jì)被**者的平均**效應(yīng)( ATET )。

    ? 每個(gè)隊(duì)列和時(shí)期的ATET估計(jì)

    – 重復(fù)橫截面數(shù)據(jù)

    – 面板數(shù)據(jù)

    ? ATETs 通過以下方式集合

    – 組群

    – 周期

    – 暴露療法

    ? **效果異質(zhì)性繪圖和檢驗(yàn)

    ? 同時(shí)置信區(qū)間

    ? 四個(gè)估算量

    – 回歸調(diào)整(RA)

    – 逆概率加權(quán)法(IPW)

    – 增廣逆概率加權(quán)法(AIPW)

    – 雙向固定效應(yīng)回歸(TWFE)

    ? 預(yù)處理平行趨勢(shì)檢驗(yàn)


    擬合具有異質(zhì)處理效果的模型

    我們想知道一個(gè)名為“健康習(xí)慣”的學(xué)區(qū)項(xiàng)目是否對(duì)學(xué)生的身體質(zhì)量指數(shù)(BMI)有影響。我們的數(shù)據(jù)是學(xué)區(qū)級(jí)別的,其中包括學(xué)校是否參與該項(xiàng)目和學(xué)生的BMI等信息。從2013年到2020年,我們對(duì)40個(gè)學(xué)區(qū)的學(xué)生進(jìn)行了重復(fù)抽樣。我們使用aipw估計(jì)器對(duì)結(jié)果和**進(jìn)行建模。

    . hdidregress aipw (bmi medu) (hhabit parksd)group(schools) time(year)

    AIPW估計(jì)器具有雙重穩(wěn)健性,這意味著即使**模型或結(jié)果模型(兩者不能兼有)設(shè)定錯(cuò)誤,估計(jì)仍然是一致的。**效果的異質(zhì)性在結(jié)果中很明顯,ATET估算值則因隊(duì)列和時(shí)間組合而異。

    7

    可視化每個(gè)隊(duì)列的ATETs

    只看所有的ATETs估計(jì)是很難看出ATETs的具體趨勢(shì)的。我們可以使用estat atetplot來可視化每個(gè)群組的ATETs時(shí)間概況。我們*sci選項(xiàng)來顯示同時(shí)置信帶,該置信帶覆蓋了具有預(yù)定義概率水平的所有隊(duì)列和時(shí)間的ATET的真實(shí)值。

    . estat atetplot, sci

    8

    聚合ATETs

    在調(diào)整模型時(shí),我們可以使用estat aggregation來匯總隊(duì)列、時(shí)間或**暴露中的ATETs。例如,我們使用estat aggregation, cohort來總結(jié)每個(gè)隊(duì)列中的ATETs。

    . estat aggregation, cohort graph

     910

    如果我們想要在一定時(shí)間內(nèi)匯總ATETs,可以使用estat aggregation來*time選項(xiàng)。

    . estat aggregation, time graph

     1112

    最后,如果我們想總結(jié)不同**時(shí)間內(nèi)的ATETs,可以*dynamic選項(xiàng)。

    . estat aggregation, dynamic graph

    1314


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