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차이 차이 추정

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개요

DID (차이 차이) 기법은 계량 경제학 분야에서 시작되었지만이 기법의 기반이되는 논리는 John Snow가 1850 년대 초에 사용했으며 일부 사회에서는 '제어 전후 연구'라고 불립니다. 과학.

기술

DID는 치료 및 통제 그룹의 종단 데이터를 사용하여 인과 효과를 추정하기위한 적절한 대응 정보를 얻는 준 실험 설계입니다. DID는 일반적으로 프로그램에 등록 된 인구 간의 시간 경과에 따른 결과 변화를 비교하여 특정 개입 또는 치료 (예 : 법의 통과, 정책 제정 또는 대규모 프로그램 실행)의 효과를 추정하는 데 사용됩니다. (개입 그룹) 및 그렇지 않은 모집단 (통제 그룹).

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그림 1. 차이 차이 추정, 그래픽 설명

DID는 치료군과 대조군 사이에 교환 가능성을 가정 할 수없는 관찰 환경에서 사용됩니다. DID는 덜 엄격한 교환 가능성 가정에 의존합니다. 즉, 치료가없는 경우 치료 그룹과 대조군 간의 관찰되지 않은 차이는 초과 근무 시간이 동일합니다. 따라서 차분 차는 개별 수준에서 무작위 화가 불가능할 때 사용하는 유용한 기술입니다. DID에는 코호트 또는 패널 데이터 (시간 경과에 따른 개별 수준 데이터) 또는 반복되는 횡단면 데이터 (개인 또는 그룹 수준)와 같은 개입 전 / 후 데이터가 필요합니다. 이 접근법은 치료 그룹과 대조군 간의 영구적 인 차이로 인한 결과 일 수있는 중재 후 기간 비교의 편향과 다른 요인으로 인한 경향의 결과 일 수있는 치료 그룹의 시간 경과에 따른 비교 편향을 제거합니다. 결과의 원인.

인과 효과 (Ya = 1-Ya = 0)
DID는 일반적으로 치료에 대한 치료 효과 (노출시 인과 적 효과)를 추정하는 데 사용되지만, 더 강력한 가정에서는이 기법을 사용하여 집단의 평균 치료 효과 (ATE) 또는 인과 효과를 추정 할 수 있습니다. 자세한 내용은 Lechner 2011 기사를 참조하십시오.

가정

인과 적 효과를 추정하려면 교환 가능성, 양성 및 SUTVA (Stable Unit Treatment Value Assumption) 1의 세 가지 가정이 유지되어야합니다.
. DID 추정에는 또한 다음이 필요합니다.

  • 기준선에서 결과와 관련이없는 중재 (중재 할당은 결과에 의해 결정되지 않음)

  • 치료 / 중재 및 통제 그룹은 결과에 평행 한 경향이 있습니다 (자세한 내용은 아래 참조).

  • 중재 및 비교 그룹의 구성은 반복적 인 단면 설계 (SUTVA의 일부)에 대해 안정적입니다.

  • 스필 오버 효과 없음 (SUTVA의 일부)

병렬 추세 가정
병렬 추세 가정은 DID 모델의 내부 타당성을 보장하기 위해 위의 4 가지 가정 중 가장 중요하며 이행하기 가장 어렵습니다. 치료가없는 경우 '치료'그룹과 '대조군'그룹의 차이가 시간이 지남에 따라 일정해야합니다. 이 가정에 대한 통계적 테스트는 없지만 여러 시점에 걸쳐 관찰 한 경우 육안 검사가 유용합니다. 또한 테스트 기간이 짧을수록 가정이 유지 될 가능성이 더 높다고 제안되었습니다. 병렬 추세 가정을 위반하면 인과 효과에 대한 편향된 추정이 이루어집니다.

병렬 추세 가정 충족 2

병렬 추세 가정 위반 3

회귀 모델
DID는 일반적으로 회귀 모델에서 시간과 치료 그룹 더미 변수 간의 상호 작용 용어로 구현됩니다.
Y = β0 + β1 * [시간] + β2 * [개입] + β3 * [시간 * 개입] + β4 * [공변량] + ε

강점과 한계
강점

  • 직관적 인 해석

  • 가정이 충족되면 관찰 데이터를 사용하여 인과 효과를 얻을 수 있습니다.

  • 개인 및 그룹 수준의 데이터를 사용할 수 있습니다.

  • 비교 그룹은 결과의 다른 수준에서 시작할 수 있습니다. (DID는 절대 수준보다는 변화에 중점을 둡니다)

  • 개입 이외의 요인으로 인한 변경 / 변경에 대한 설명

한계

  • 기준 데이터 및 비중 재 그룹 필요

  • 중재 할당이 기준 결과에 의해 결정된 경우 사용할 수 없음

  • 비교 그룹의 결과 추세가 다른 경우 사용할 수 없음 (Abadie 2005에서 솔루션 제안)

  • 변경 전 / 후 그룹 구성이 안정적이지 않으면 사용할 수 없습니다.

모범 사례

  • 결과 추세가 치료 / 중재 할당에 영향을 미치지 않았는지 확인

  • 병렬 추세 가정을 테스트하기 위해 전후에 더 많은 데이터 포인트 획득

  • 해석 가능성에 도움이되는 선형 확률 ​​모델 사용

  • 개입 전후에 치료 / 중재 및 통제 그룹의 인구 구성을 조사해야합니다.

  • 동일한 개인의 사전 / 사후 간의 자기 상관을 설명하기 위해 강력한 표준 오차를 사용합니다.

  • 하위 분석을 수행하여 개입이 결과 구성 요소에 유사하거나 다른 영향을 미쳤는지 확인합니다.

Epi6 수업 중 프레젠테이션 2013 년 4 월 30 일

1. 루빈, DB. Fisher 무작위 화 테스트에서 실험 데이터의 무작위 화 분석. Journal American Statistical Association. 1980 년.
2. 2004 년 소매 가솔린 시장의 수직 관계 및 경쟁에서 발췌 (Justine Hastings)
3. 소득에 대한 훈련 프로그램의 효과 추정, 경제 및 통계 검토, 1978 (Orley Ashenfelter)에서 발췌

판독

교과서 및 장

방법론 기사

  • Bertrand, M., Duflo, E., & Mullainathan, S. 차이 추정치를 얼마나 신뢰해야합니까? 분기 별 경제 저널. 2004.


    DID 기법을 비판하는이 기사는이 분야에서 많은 주목을 받았다. 이 기사에서는 DID 오류 용어의 잠재적 (심각한) 편향에 대해 설명합니다. 이 기사는 이러한 편견을 해결하기위한 세 가지 잠재적 솔루션을 설명합니다.

  • Cao, Zhun et al. 차분 차 및 기악 변량 접근법. 치료 효과를 추정 할 때 성향 점수 일치에 대한 대안 및 보완 CER 이슈 요약 : 2011.


    DID, IV 및 PSM에서 제공하는 장점, 한계 및 다양한 정보를 설명하는 유익한 기사입니다.

  • 레 흐너, 마이클. 차이 차이 법에 의한 인과 효과 추정. St. Gallen 대학 경제학과. 2011.


    이 백서에서는 DID 접근 방식에 대한 심층적 인 관점을 제공하고 DID의 몇 가지 주요 문제에 대해 논의합니다. 또한 비선형 응용 프로그램 및 DID와 일치하는 성향 점수를 포함하여 DID 분석의 확장에 대한 상당한 양의 정보를 제공합니다. 보고서에 포함 된 잠재적 결과 표기법의 적용 가능한 사용.

    대학 봄 방학 2017 날짜
  • Norton, Edward C. Logitand Probitmodels의 상호 작용 용어. 채플 힐의 UNC. 아카데미 헬스 2004.


    이 강의 슬라이드는 바이너리 결과로 DID 접근 방식을 구현하는 실용적인 단계를 제공합니다. 선형 확률 ​​모델은 구현하기 가장 쉽지만 예측에 한계가 있습니다. 로지스틱 모델은 상호 작용 항을 해석 할 수 있도록 코딩에 추가 단계가 필요합니다. 이 단계를 위해 Stata 코드가 제공됩니다.

  • Abadie, Alberto. 반모 수 차분 추정기. 경제학 검토. 2005 년


    이 기사에서는 병렬 추세 가정을 자세히 설명하고 병렬 추세 가정이 유지되지 않을 때 DID에 대한 가중치 부여 방법을 제안합니다.

응용 기사

건강 과학

일반화 선형 회귀 예제 :

  • Branas, Charles C. et al. 건강, 안전, 녹지 공허한 도시 공간의 차이 분석. 미국 역학 저널. 2011.
  • Harman, Jeffrey et al. 플로리다의 의료 지원 개혁 시위 시행 후 회원 당 월 지출액의 변화. 보건 서비스 연구. 2011.
  • Wharam, Frank et al. 고액 공제 건강 보험 가입자 간의 응급실 사용 및 후속 입원. JAMA. 2007.

로지스틱 회귀의 예 :

  • Bendavid, Eran et al. 아프리카의 HIV 개발 지원 및 성인 사망률. JAMA. 2012 년
  • Carlo, Waldemar A et al. 개발 도상국의 신생아 간호 훈련 및 산전 사망률. NEJM. 2010.
  • 가이, 게리. 무자녀 성인 간호 접근성에 대한 비용 청구의 효과 보건 서비스 연구. 2010.
  • King, Marissa et al. 의과 대학 선물 제한 정책 및 새로 판매되는 향정신성 약물의 의사 처방 : 차이 분석. BMJ. 2013.
  • Li, Rui et al. 인슐린을 사용하지 않는 당뇨병을 앓고있는 meicare 수혜자들의 메디 케어 확장 전후의 혈당 자체 모니터링. AJPH. 2008.
  • Ryan, Andrew et al. 불우한 환자를 돌보는 병원에 대한 인센티브 지급에 대한 최고의 병원 품질 인센티브 시연 2 단계의 효과 보건 서비스 연구. 2012.

선형 확률의 예 :

  • Bradley, Cathy et al. 보험 가입 및 비보험 유방암 환자를위한 수술 대기 시간 및 전문 서비스 : 병원 안전망 상태가 중요합니까? HSR : 보건 서비스 연구. 2012.
  • Monheit, Alan et al. 부양 가족 보장 확대를위한 주 정책이 청소년의 건강 보험 상태에 어떤 영향을 미쳤습니까? HSR : 보건 서비스 연구. 2011.

확장 (차이 차차) :

  • Afendulis, Christopher et al. 메디 케어 파트 D가 입원률에 미치는 영향 의료 서비스 연구. 2011.
  • 도미노, 마리사. 처방약에 대한 시간 비용 및 공동 부담금 증가 : 복잡한 환경에서의 정책 변화 분석 의료 서비스 연구. 2011.

경제학

  • 카드, 데이비드와 앨런 크루거. 최저 임금 및 고용 : 뉴저지와 펜실베니아의 패스트 푸드 산업 사례 연구. 미국 경제 검토. 1994.
  • DiTella, Rafael 및 Schargrodsky, Ernesto. 경찰은 범죄를 줄입니까? 테러 공격 후 경찰 배치를 사용한 추정치. 미국 경제 검토. 2004.
  • Galiani, Sebastian et al. 생명을위한 물 : 물 서비스 민영화가 아동 사망률에 미치는 영향. 정치 경제 저널. 2005.

웹 사이트

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

통계 (샘플 R 및 Stata 코드)
http://thetarzan.wordpress.com/2011/06/20/differences-in-differences-estimation-in-r-and-stata/

과정

온라인

  • 국립 경제 연구 국

  • 계량 경제학의 새로운 기능은 무엇입니까? 여름 연구소 2007.

  • 강의 10 : 차이의 차이

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


    강의 노트 및 비디오 녹화, 주로 차이 기법과 그 확장의 차이에 대한 이론과 수학적 가정에 중점을 둡니다.

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