Farklılıklara İlişkin Veri Kurulumu

Fark regresyon modelindeki bir fark için hangi kurulum doğrudur?

$Y_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist}$

burada gözlem, tedavi grubundan geliyorsa T, 1'e eşit bir kukladır ve d, tedavi gerçekleştikten sonraki sürede 1'e eşit bir kukladır.

1) Her gruptan ve zamandan rastgele örnekler (yani 4 rastgele örnek)

veya

2) Her iki zaman diliminde aynı birimlerin izlendiği panel verileri?

Önemli mi ve değilse OLS her iki durumda da kullanılabilir mi?

Farklılıklar arasındaki farkın (DID) temel bir varsayımı, her iki grubun tedavi öncesi sonuç değişkeninde ortak bir eğilime sahip olmasıdır. Bu, tedavi edilen gruptaki değişikliğin tedaviden kaynaklandığını ve iki grubun başlangıçta birbirinden zaten farklı olduğu için değil olduğunu iddia etmek için önemlidir.

Tedaviden önce ve sonra farklı kişileri örneklerseniz, tedavi ve kontrol gruplarından örnekleriniz aslında rastgele ve büyük olmadıkça bu argümanı zayıflatacaktır. Bu nedenle, birisinin size soracağı iyi olabilir: "Etkinin, yalnızca farklı insanları örneklediğiniz için değil, tedaviden kaynaklandığından nasıl emin olabilirsiniz?" - ve buna cevap vermek zor olacak. Panel verilerini kullanarak bu sorudan kaçınabilirsiniz çünkü orada aynı istatistiksel birimleri zaman içinde takip edersiniz ve genellikle bu daha sağlam bir yaklaşımdır.

Son sorunuzu cevaplamak için: evet veriler önemlidir, ancak yukarıdaki denkleminizi tahmin etmek için kesinlikle OLS'yi kullanabilirsiniz. Geçmişte sıklıkla göz ardı edilen önemli bir şey, standart hataların doğru tahminidir. Onları düzeltmezseniz, seri korelasyon onları iyi bir miktarda küçümseyecektir ve muhtemelen yapmamanız durumunda bile önemli etkiler bulacaksınız. Bu sorunla nasıl başa çıkılacağı konusunda bir referans ve öneriler olarak Bertrand ve ark. (2004) "Fark-Fark Tahminlerine Ne Kadar Güvenmeliyiz?" .

Son olarak, toplu verileriniz varsa (örneğin, devlet düzeyinde) veya verilerinizi kolayca birleştirebiliyorsanız ve DID'den daha yeni bir ekonometrik yöntem kullanmak istiyorsanız, Abadie ve ark. (2010) "Karşılaştırmalı Vaka Çalışmaları için Sentetik Kontrol Yöntemleri" . Günümüzde araştırmalarda sentetik kontrol yöntemi giderek daha fazla kullanılmaktadır ve R ve Stata için iyi belgelenmiş rutinler vardır. Belki bu senin için de ilginç bir şey.