Główny Inny Szacowanie różnicy w różnicy

Szacowanie różnicy w różnicy

Przegląd

Oprogramowanie

Opis

Strony internetowe

Odczyty

Kursy

Przegląd

Technika różnicy w różnicy (DID) powstała w dziedzinie ekonometrii, ale logika leżąca u podstaw tej techniki została wykorzystana już w latach pięćdziesiątych XIX wieku przez Johna Snowa i jest nazywana „kontrolowanym badaniem przed i po” w niektórych społecznościach nauki.

Opis

DID to projekt quasi-eksperymentalny, w którym wykorzystuje się dane podłużne z grup terapeutycznych i kontrolnych w celu uzyskania odpowiedniego scenariusza kontrfaktycznego w celu oszacowania efektu przyczynowego. DID jest zwykle używany do oszacowania efektu określonej interwencji lub leczenia (takiego jak uchwalenie prawa, uchwalenie polityki lub wdrożenie programu na dużą skalę) poprzez porównanie zmian w wynikach w czasie między populacją zarejestrowaną w programie (grupa interwencyjna) i populacja, która nie jest (grupa kontrolna).


Rysunek 1. Szacowanie różnicy w różnicy, wyjaśnienie graficzne

DID stosuje się w warunkach obserwacyjnych, gdzie nie można założyć wymienności między grupą leczoną i kontrolną. DID opiera się na mniej ścisłym założeniu wymienności, tj. przy braku leczenia, nieobserwowane różnice między grupami leczonymi i kontrolnymi są takie same w czasie. W związku z tym różnica w różnicy jest przydatną techniką do zastosowania, gdy randomizacja na poziomie indywidualnym nie jest możliwa. DID wymaga danych z okresu przed/po interwencji, takich jak dane kohortowe lub panelowe (dane na poziomie indywidualnym w czasie) lub powtarzane dane przekrojowe (na poziomie indywidualnym lub grupowym). Podejście to usuwa błędy systematyczne w porównaniach okresu po interwencji między grupą leczoną i kontrolną, które mogą wynikać z trwałych różnic między tymi grupami, a także błędy systematyczne z porównań w czasie w grupie leczonej, które mogą być wynikiem trendów spowodowanych innymi przyczyny wyniku.

Skutki przyczynowe (Ya = 1 - Ya = 0)
DID jest zwykle używany do oszacowania wpływu leczenia na leczony (skutek przyczynowy u osób narażonych), chociaż przy silniejszych założeniach technika ta może być wykorzystana do oszacowania średniego efektu leczenia (ATE) lub efektu przyczynowego w populacji. Więcej informacji można znaleźć w artykule Lechner 2011.

Założenia

Aby oszacować jakikolwiek skutek przyczynowy, należy przyjąć trzy założenia: wymienność, dodatniość i założenie stabilnej wartości traktowania jednostek (SUTVA)1
. Szacowanie DID wymaga również, aby:

  • Interwencja niezwiązana z wynikiem w punkcie wyjściowym (przydział interwencji nie był określony przez wynik)

  • Grupy leczące/interwencyjne i kontrolne mają równoległe trendy w wynikach (szczegóły poniżej)

  • Skład grup interwencyjnych i porównawczych jest stabilny w przypadku powtarzalnego projektu przekrojowego (część SUTVA)

  • Brak efektów ubocznych (część SUTVA)

Założenie równoległego trendu
Założenie trendu równoległego jest najbardziej krytyczne z powyższych czterech założeń, aby zapewnić wewnętrzną ważność modeli DID i jest najtrudniejsze do spełnienia. Wymaga to, aby przy braku leczenia różnica między grupą „leczoną” a „kontrolną” była stała w czasie. Chociaż nie ma testu statystycznego dla tego założenia, inspekcja wizualna jest przydatna w przypadku obserwacji w wielu punktach czasowych. Zaproponowano również, że im krótszy badany okres czasu, tym bardziej prawdopodobne jest spełnienie założenia. Naruszenie założenia trendu równoległego doprowadzi do błędnych oszacowań efektu przyczynowego.

Spełnienie założenia o równoległym trendzie 2

Naruszenie założenia trendu równoległego 3

list do mojego syna

Model regresji
DID jest zwykle wdrażany jako termin interakcji między czasem i zmiennymi pozornymi grupy leczonej w modelu regresji.
Y= β0 + β1*[Czas] + β2*[Interwencja] + β3*[Czas*Interwencja] + β4*[Współzmienne]+ε

Mocne strony i ograniczenia
Silne strony

  • Intuicyjna interpretacja

  • Potrafi uzyskać efekt przyczynowy na podstawie danych obserwacyjnych, jeśli spełnione są założenia

  • Może używać danych na poziomie indywidualnym i grupowym

  • Grupy porównawcze mogą zaczynać się na różnych poziomach wyniku. (DID koncentruje się na zmianie, a nie na poziomach bezwzględnych)

  • Uwzględnia zmianę/zmianę spowodowaną czynnikami innymi niż interwencja

Ograniczenia

  • Wymaga danych podstawowych i grupy nieinterwencyjnej

  • Nie można zastosować, jeśli przydział na interwencję jest określony przez wynik wyjściowy baseline

  • Nie można użyć, jeśli grupy porównawcze mają inny trend wyników (Abadie 2005 zaproponował rozwiązanie)

  • Nie można użyć, jeśli skład grup przed/po zmianie nie jest stabilny

Najlepsze praktyki

  • Upewnij się, że trend wyniku nie wpłynął na alokację leczenia/interwencji

  • Uzyskaj więcej punktów danych przed i po, aby przetestować założenie trendu równoległego

  • Użyj liniowego modelu prawdopodobieństwa, aby pomóc w interpretacji

  • Koniecznie zbadaj skład populacji w grupach terapeutycznych/interwencyjnych i kontrolnych przed i po interwencji

  • Użyj solidnych błędów standardowych, aby uwzględnić autokorelację między pre/post u tej samej osoby

  • Wykonaj analizę cząstkową, aby sprawdzić, czy interwencja miała podobny/różny wpływ na elementy wyniku

Prezentacja Epi6 na zajęciach 30 kwietnia 2013 r.

1. Rubin, DB. Analiza randomizacji danych eksperymentalnych w teście randomizacji Fishera. Czasopismo Amerykańskie Stowarzyszenie Statystyczne.1980.
2. Na podstawie relacji pionowych i konkurencji na detalicznych rynkach benzynowych, 2004 (Justine Hastings)
3. Na podstawie Szacowanie wpływu programów szkoleniowych na zarobki, przegląd ekonomii i statystyki, 1978 (Orley Ashenfelter)

Odczyty

Podręczniki i rozdziały

Artykuły metodologiczne

  • Bertrand, M., Duflo, E. i Mullainathan, S. Jak bardzo powinniśmy ufać szacunkom różnicy w różnicach? Kwartalnik Ekonomiczny. 2004.


    Ten artykuł, krytykujący technikę DID, spotkał się z dużym zainteresowaniem w tej dziedzinie. W artykule omówiono potencjalne (być może poważne) stronniczość w zakresie błędów DID. W artykule opisano trzy potencjalne rozwiązania dotyczące tych uprzedzeń.

  • Cao, Zhun i in. Podejścia oparte na różnicach i zmiennych instrumentalnych. Alternatywa i uzupełnienie dopasowania punktacji skłonności do szacowania efektów leczenia. CER Issue Brief: 2011.


    Artykuł informacyjny opisujący mocne strony, ograniczenia i różne informacje dostarczane przez DID, IV i PSM.

  • Lechnera, Michała. Szacowanie skutków przyczynowych metodami różnicy w różnicy. Wydział Ekonomii Uniwersytetu St. Gallen. 2011.


    Niniejszy artykuł oferuje dogłębną perspektywę podejścia do DID i omawia niektóre z głównych problemów związanych z DID. Zapewnia również znaczną ilość informacji na temat rozszerzeń analizy DID, w tym zastosowań nieliniowych i dopasowania wyniku skłonności do DID. Stosowne wykorzystanie potencjalnej notacji wyników zawartej w raporcie.

  • Norton, Edward C. Warunki interakcji w modelach Logitand Probit. UNC w Chapel Hill. Akademia Zdrowia 2004.


    Te slajdy wykładowe oferują praktyczne kroki do wdrożenia podejścia DID z wynikiem binarnym. Model prawdopodobieństwa liniowego jest najłatwiejszy do wdrożenia, ale ma ograniczenia w przewidywaniu. Modele logistyczne wymagają dodatkowego kroku w kodowaniu, aby umożliwić interpretację terminów interakcji. Dla tego kroku podano kod Stata.

  • Abadie, Alberto. Półparametryczne estymatory różnicy w różnicy. Przegląd Studiów Ekonomicznych. 2005


    W tym artykule szczegółowo omówiono założenie trendów równoległych i zaproponowano metodę ważenia dla DID, gdy założenie trendu równoległego może się nie sprawdzić.

Artykuły aplikacyjne

Nauki o Zdrowiu

Przykłady uogólnionej regresji liniowej:

  • Branas, Charles C. i in. Analiza różnic w zakresie zdrowia, bezpieczeństwa i zazieleniania pustej przestrzeni miejskiej. American Journal of Epidemiology. 2011.
  • Harman, Jeffrey i in. Zmiany w wydatkach na członka na miesiąc po wdrożeniu demonstracji reformy pomocy medycznej na Florydzie. Badania usług zdrowotnych. 2011.
  • Wharam, Frank i in. Korzystanie z oddziału ratunkowego i późniejsze hospitalizacje wśród członków programu opieki zdrowotnej z wysokim odliczeniem. JAMA. 2007.

Przykłady regresji logistycznej:

  • Bendavid, Eran i in. Pomoc w rozwoju HIV i śmiertelność dorosłych w Afryce. JAMA. 2012
  • Carlo, Waldemar A i in. Szkolenie w zakresie opieki nad noworodkami i umieralność okołoporodowa w krajach rozwijających się. NEJM. 2010.
  • Chłopie, Gery. Wpływ opłat na dostęp do opieki wśród bezdzietnych dorosłych. Badania usług zdrowotnych. 2010.
  • Król, Marissa i in. Polityka ograniczenia darowizn w szkołach medycznych i przepisywanie przez lekarzy nowo wprowadzanych na rynek leków psychotropowych: analiza różnic w różnicach. BMJ. 2013.
  • Li, Rui i in. Samokontrola stężenia glukozy we krwi przed i po ekspansji medicare wśród beneficjentów meicare z cukrzycą, którzy nie stosują insuliny.AJPH. 2008.
  • Ryan, Andrew i in. Wpływ fazy 2 demonstracji motywacyjnej najwyższej jakości szpitali na płatności motywacyjne dla szpitali opiekujących się pacjentami znajdującymi się w niekorzystnej sytuacji. Badania usług zdrowotnych. 2012.

Liniowe przykłady prawdopodobieństwa:

  • Bradley, Cathy i in. Czas oczekiwania na operację i usługi specjalistyczne dla ubezpieczonych i nieubezpieczonych pacjentów z rakiem piersi: czy status Hospital Safety Net ma znaczenie? HSR: Badania usług zdrowotnych. 2012.
  • Monheit, Alan i in. Jak polityka stanowa rozszerzająca ubezpieczenie zależne wpłynęła na status ubezpieczenia zdrowotnego młodych dorosłych? HSR: Badania usług zdrowotnych. 2011.

Rozszerzenia (Różnice w różnicach):

  • Afendulis, Christopher i in. Wpływ części D medicare na wskaźniki hospitalizacji. Badania usług zdrowotnych. 2011.
  • Domino, Marisa. Rosnące koszty czasu i współpłacenia za leki na receptę: analiza zmian polityki w złożonym środowisku. Badania usług zdrowotnych. 2011.

Ekonomia

  • Card, David i Alan Krueger. Płaca minimalna i zatrudnienie: studium przypadku przemysłu fast food w New Jersey i Pensylwanii. Amerykański Przegląd Gospodarczy. 1994.
  • DiTella, Rafael i Schargrodsky, Ernesto. Czy policja zmniejsza przestępczość? Szacunki dotyczące przydziału sił policyjnych po ataku terrorystycznym. Amerykański Przegląd Gospodarczy. 2004.
  • Galiani, Sebastian i in. Woda na całe życie: wpływ prywatyzacji usług wodnych na śmiertelność dzieci. Czasopismo Ekonomii Politycznej. 2005.

Strony internetowe

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

Statystyka (przykładowy kod R i Stata)
http://thetarzan.wordpress.com/2011/06/20/differences-in-differences-estimation-in-r-and-stata/

Kursy

online

  • Krajowe Biuro Badań Ekonomicznych

  • Co nowego w ekonometrii? Instytut Letni 2007.

  • Wykład 10: Różnice w różnicach

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


    Notatki z wykładów i nagrania wideo, skupiające się przede wszystkim na teorii i matematycznych założeniach techniki różnicy w różnicach i jej rozszerzeniach.

Ciekawe Artykuły

Wybór Redakcji

Refleksja nad historią i dziedzictwem odbudowy
Refleksja nad historią i dziedzictwem odbudowy
Prezydent Bollinger moderuje panel internetowy z Kimberlé W. Crenshaw, Ericiem Fonerem i Henrym Louisem Gatesem Jr., który skupia się na tym, jak okres po wojnie secesyjnej łączy się ze współczesną polityką USA.
Tak bardzo kocha włoską piłkę nożną, że kupił drużynę
Tak bardzo kocha włoską piłkę nożną, że kupił drużynę
Rocco B.
Proces aplikacji
Proces aplikacji
Twoja podróż w kierunku zdobycia tytułu LL.M. stopień zaczyna się tutaj.
Columbia Filmmakers w oficjalnej selekcji na Festiwal Filmowy w Cannes 2020
Columbia Filmmakers w oficjalnej selekcji na Festiwal Filmowy w Cannes 2020
Cztery filmy twórców z Columbii znalazły się na liście 56 filmów wybranych do oficjalnej selekcji spośród 2067 zgłoszonych filmów fabularnych.
Peter L. Strauss
Peter L. Strauss
Peter L. Strauss jest emerytowanym profesorem prawa Betts w Columbia Law School. Wstąpił na wydział w 1971 r., dwukrotnie pełnił funkcję prodziekana, a od 1 lipca 2017 r. został emerytem. Od dawna prowadzi zajęcia z zakresu prawa administracyjnego, metod prawnych i legislacji; jako emeryt, uczył metod prawnych I i wymaganych fakultetów dotyczących ustawodawstwa i regulacji, a ostatnio zaawansowanego prawa administracyjnego. Otrzymał tytuł LL.B. z Yale Law School w 1964 roku i jego A.B. z Harvard College w 1961. Przed podjęciem studiów prawniczych pracował u Davida L. Bazelona i Williama J. Brennana w Waszyngtonie; spędził dwa lata wykładając prawo karne na krajowym uniwersytecie w Etiopii; oraz trzy lata jako adwokat w Biurze Prokuratora Generalnego, informując i prowadząc sprawy przed Sądem Najwyższym Stanów Zjednoczonych. W latach 1975-1977 Strauss przebywał na urlopie z Columbii jako pierwszy generalny doradca Komisji Dozoru Jądrowego Stanów Zjednoczonych. W 1987 roku sekcja prawa administracyjnego i praktyki regulacyjnej American Bar Association przyznała Straussowi trzecią doroczną nagrodę za wybitne stypendium w dziedzinie prawa administracyjnego. Od 1992 do 1993 pełnił funkcję przewodniczącego sekcji. Był reporterem ds. tworzenia przepisów dotyczących projektów APA i prawa administracyjnego Unii Europejskiej oraz był członkiem grupy zadaniowej E-Rulemaking. W 2008 roku Amerykańskie Towarzystwo Konstytucyjne przyznało mu pierwszą nagrodę Richarda Cudahy za esej Overseer czy „Decider”? Prezes w prawie administracyjnym. Znany z pism wprowadzających zagranicznych prawników do amerykańskiego prawa publicznego, Strauss był gościem na wydziałach prawa Uniwersytetu w Addis Abebie, Uniwersytetu w Buenos Aires, Europejskiego Instytutu Uniwersyteckiego, Uniwersytetu Harvarda, Uniwersytetu w Hongkongu, La Sapienza (Rzym), Ludwiga Maximilliansa Uniwersytet (Monachium), Instytut Porównawczego Prawa Publicznego i Międzynarodowego im. Maxa Plancka, Uniwersytet McGill, Uniwersytet Nowojorski, Sorbona (Paryż) i Uniwersytet Tokijski; wykładał szeroko za granicą na temat amerykańskiego prawa administracyjnego, w tym programy w Argentynie, Australii, Białorusi , Brazylia, Kanada, Chile, Chiny, Kolumbia, Anglia, Etiopia, Francja, Niemcy, Grecja, Hongkong, Indie, Włochy, Japonia, Holandia, Nowa Zelandia, Hiszpania, Turcja i Wenezuela. W latach 2008-2009 był Fernand Braudel Senior Fellow w Europejskim Instytucie Prawa oraz Parsons Fellow na University of Sydney Law School. Dożywotni członek Amerykańskiego Instytutu Prawa, w 2010 roku Strauss został wybrany do Amerykańskiej Akademii Sztuki i Nauki. Od dawna jest również członkiem wydziału w radzie Fundacji Prawa Publicznego przy Wydziale Prawa.
Ekonomiści Joseph Stiglitz i Thomas Piketty zajmują się zbieżnymi kryzysami dotyczącymi nierówności
Ekonomiści Joseph Stiglitz i Thomas Piketty zajmują się zbieżnymi kryzysami dotyczącymi nierówności
Pandemia, wybory prezydenckie, globalizacja, zmiany klimatyczne i inne kwestie są omawiane na forum transatlantyckim.
Stany Zjednoczone przeciwko O’Brien
Stany Zjednoczone przeciwko O’Brien
Columbia Global Freedom of Expression dąży do lepszego zrozumienia międzynarodowych i krajowych norm i instytucji, które najlepiej chronią swobodny przepływ informacji i wypowiedzi w połączonej globalnej społeczności z głównymi wspólnymi wyzwaniami, którym należy sprostać. Aby zrealizować swoją misję, Global Freedom of Expression podejmuje się i zleca projekty badawcze i polityczne, organizuje wydarzenia i konferencje oraz uczestniczy i wnosi wkład w globalne debaty na temat ochrony wolności wypowiedzi i informacji w XXI wieku.