Principal Altres Estimació de la diferència

Estimació de la diferència

Visió general

Programari

Descripció

Llocs web

Lectures

Cursos

Visió general

La tècnica de la diferència de diferència (DID) es va originar en el camp de l’econometria, però la lògica subjacent a la tècnica ha estat utilitzada ja a la dècada de 1850 per John Snow i s’anomena “estudi controlat abans i després” en alguns grups socials ciències.

Descripció

DID és un disseny quasi experimental que fa ús de dades longitudinals de grups de tractament i control per obtenir un contrafactual adequat per estimar un efecte causal. El DID s’utilitza normalment per estimar l’efecte d’una intervenció o tractament específics (com ara aprovació de la llei, promulgació de polítiques o implementació de programes a gran escala) comparant els canvis en els resultats al llarg del temps entre una població inscrita en un programa. (el grup d’intervenció) i una població que no ho és (el grup de control).


Figura 1. Estimació de la diferència de diferència, explicació gràfica

El DID s'utilitza en entorns d'observació on no es pot assumir l'intercanviable entre els grups de tractament i control. El DID es basa en un supòsit d’intercanviabilitat menys estricte, és a dir, en absència de tractament, les diferències no observades entre els grups de tractament i control són les mateixes hores extres. Per tant, la diferència de diferència és una tècnica útil que s’ha d’utilitzar quan no és possible l’aleatorització a nivell individual. El DID requereix dades prèvies o posteriors a la intervenció, com ara dades de cohorts o panells (dades de nivell individual al llarg del temps) o dades transversals repetides (nivell individual o grupal). L’enfocament elimina els biaixos en les comparacions del període postintervenció entre el grup de tractament i control que podrien ser el resultat de les diferències permanents entre aquests grups, així com els biaixos de les comparacions al llarg del temps en el grup de tractament que podrien ser el resultat de les tendències degudes a altres causes del resultat.

Causal Effects (Ja = 1 - Ja = 0)
Normalment s’utilitza DID per estimar l’efecte del tractament sobre el tractat (efecte causal en l’exposat), tot i que amb supòsits més forts es pot utilitzar la tècnica per estimar l’efecte mitjà de tractament (ATE) o l’efecte causal en la població. Consulteu l'article de Lechner 2011 per obtenir més informació.

Supòsits

Per estimar qualsevol efecte causal, s'han de mantenir tres suposicions: intercanviabilitat, positivitat i suposició de valor de tractament de la unitat estable (SUTVA) 1
. L'estimació DID també requereix que:

  • Intervenció no relacionada amb el resultat inicial (l'assignació de la intervenció no es va determinar pel resultat)

  • Els grups de tractament / intervenció i control tenen tendències paral·leles en el resultat (veure detalls a continuació)

    com prevenir els delictes
  • La composició dels grups d’intervenció i comparació és estable per al disseny transversal repetit (part de SUTVA)

  • Sense efectes de desbordament (part de SUTVA)

Assumpció de tendències paral·leles
El supòsit de tendència paral·lela és el més crític dels quatre supòsits anteriors per garantir la validesa interna dels models DID i és el més difícil de complir. Requereix que, en absència de tractament, la diferència entre el grup «tractament» i el «control» sigui constant al llarg del temps. Tot i que no hi ha cap prova estadística per a aquesta suposició, la inspecció visual és útil quan es tenen observacions durant molts punts temporals. També s'ha proposat que, com més petit sigui el període de temps provat, més probable és la presumpció. La violació de l'assumpció de tendències paral·leles conduirà a una estimació esbiaixada de l'efecte causal.

Reunió de l’assumpció de tendències paral·leles 2

Infracció de l'assumpció de tendències paral·leles 3

Model de regressió
Y = β0 + β1 * [Temps] + β2 * [Intervenció] + β3 * [Temps * Intervenció] + β4 * [Covariats] + ε

Fortaleses i limitacions
Punts forts

  • Interpretació intuïtiva

  • Pot obtenir efectes causals mitjançant dades observacionals si es compleixen els supòsits

  • Pot utilitzar dades individuals o de grup

  • Els grups de comparació poden començar a diferents nivells del resultat. (DID se centra en els nivells canviadors i no en els absoluts)

  • Comptes del canvi / canvi a causa de factors diferents de la intervenció

Limitacions

  • Requereix dades de referència i un grup de no intervenció

  • No es pot utilitzar si l'assignació d'intervenció es determina segons el resultat inicial

  • No es pot utilitzar si els grups de comparació tenen una tendència de resultat diferent (Abadie 2005 ha proposat la solució)

  • No es pot utilitzar si la composició dels grups abans / després del canvi no és estable

Millors pràctiques

  • Assegureu-vos que la tendència dels resultats no va influir en l'assignació del tractament / intervenció

  • Adquiriu més punts de dades abans i després per provar el supòsit de tendència paral·lela

  • Utilitzeu el model de probabilitat lineal per ajudar amb la interpretabilitat

  • Assegureu-vos d’examinar la composició de la població en grups de tractament / intervenció i control abans i després de la intervenció

  • Utilitzeu errors estàndard sòlids per tenir en compte l’autocorrelació entre la publicació prèvia / posterior del mateix individu

  • Realitzeu una subanàlisi per veure si la intervenció va tenir un efecte similar / diferent en els components del resultat

Presentació Epi6 a la classe el 30 d'abril de 2013

1. Rubin, DB. Anàlisi d’aleatorització de dades experimentals a la prova de randomització de Fisher. Revista American Statistical Association, 1980.
3. Adaptació d'Estimació de l'efecte dels programes de formació en ingressos, revisió d'economia i estadístiques, 1978 (Orley Ashenfelter)

Lectures

Llibres de text i capítols

Articles metodològics

  • Bertrand, M., Duflo, E. i Mullainathan, S. Quant hem de confiar en les estimacions de diferències en diferències? Revista trimestral d’economia. 2004.


  • Cao, Zhun et al. Enfocaments de la diferència de diferència i de les variables instrumentals. Una alternativa i complement a la concordança de la puntuació de propensió en l’estimació dels efectes del tractament. CER Issue Brief: 2011.


  • Lechner, Michael. L’estimació dels efectes causals mitjançant mètodes de diferència. Departament d'Economia, Universitat de St. Gall. 2011.


  • Norton, Edward C. Termes d’interacció en models Logit i Probit. UNC a Chapel Hill. Academy Health 2004.


  • Abadie, Alberto. Estimadors semiparamètrics de diferència en diferència. Revisió d’Estudis Econòmics. 2005


    En aquest article es discuteix exhaustivament el supòsit de tendències paral·leles i es proposa un mètode de ponderació per a DID quan pot ser que no es mantingui el supòsit de tendència paral·lela.

Articles d'aplicació

Ciències de la salut

Exemples de regressió lineal generalitzada:

  • Branas, Charles C. et al. Una anàlisi de diferències en la salut, la seguretat i l’envergiment de l’espai urbà buit. American Journal of Epidemiology. 2011.
  • Harman, Jeffrey et al. Canvis en les despeses mensuals per membre després de la implementació de la demostració de la reforma medicaid de Florida. Recerca en serveis de salut. 2011.
  • Wharam, Frank et al. Ús del servei d’emergències i hospitalitzacions posteriors entre els membres d’un pla de salut altament deduïble. JAMA. 2007.

Exemples de regressió logística:

  • Bendavid, Eran et al. Assistència al desenvolupament del VIH i mortalitat dels adults a l’Àfrica. JAMA. 2012
  • Carlo, Waldemar A et al. Formació per a atenció a nadons i mortalitat perinatal als països en desenvolupament. NEJM. 2010.
  • Guy, Gery. Els efectes del repartiment de costos sobre l’accés a la cura entre adults sense fills. 2010.
  • King, Marissa et al. Polítiques de restricció de regals per a facultats de medicina i prescripció mèdica de medicaments psicotròpics recentment comercialitzats: anàlisi de diferències en diferències. BMJ. 2013.
  • Li, Rui et al. Autocontrol de la glucosa en sang abans i després de l'expansió de l'assistència mèdica entre els beneficiaris de meicare amb diabetis que no utilitzen insulina. AJPH. 2008.
  • Ryan, Andrew et al. L’efecte de la fase 2 de la demostració d’incentius de qualitat hospitalària principal sobre els pagaments d’incentius als hospitals que atenen pacients desafavorits. Health Services Research. 2012.

Exemples de probabilitat lineal:

  • Bradley, Cathy et al. Temps d'espera de cirurgia i serveis especialitzats per a pacients amb càncer de mama assegurats i no assegurats: importa l'estat de la xarxa de seguretat hospitalària? HSR: Recerca en serveis de salut. 2012.
  • Monheit, Alan et al. Com han afectat les polítiques estatals per ampliar la cobertura dependent de l’estat de l’assegurança mèdica dels joves adults? HSR: Recerca en serveis de salut. 2011.

Extensions (Diferències en diferències en diferències):

  • Afendulis, Christopher et al. L’impacte de la part D de l’assistència sanitària en les taxes d’hospitalització. Recerca en serveis sanitaris. 2011.
  • Dòmino, Marisa. Augment dels costos temporals i dels copagaments per a medicaments amb recepta: una anàlisi dels canvis de polítiques en un entorn complex. Recerca en serveis sanitaris. 2011.

Economia

  • Card, David i Alan Krueger. Salari mínim i ocupació: un estudi de cas de la indústria del menjar ràpid a Nova Jersey i Pennsilvània. The American Economic Review. 1994.
  • DiTella, Rafael i Schargrodsky, Ernesto. La policia redueix la delinqüència? Estimacions d'ús de l'assignació de forces policials després d'un atac terrorista. American Economic Review. 2004.
  • Galiani, Sebastian et al. L’aigua per a la vida: l’impacte de la privatització dels serveis de l’aigua sobre la mortalitat infantil. Revista d'Economia Política. 2005.

Llocs web

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

Estadístiques (mostra R i codi Stata)
http://thetarzan.wordpress.com/2011/06/20/differences-in-differences-estimation-in-r-and-stata/

Cursos

En línia

  • Oficina Nacional d'Investigacions Econòmiques

  • Què hi ha de nou en econometria? Summer Institue 2007.

  • Conferència 10: Diferències en diferències

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


    Notes de conferències i enregistrament de vídeo, principalment centrades en la teoria i els supòsits matemàtics de la tècnica de la diferència de diferències i les seves extensions.

Articles D'Interès

L'Elecció De L'Editor

Creació de vídeos educatius eficaços
Creació de vídeos educatius eficaços
Quin és el millor moment per llegir llibres el dia? Matí, tarda o vespre
Quin és el millor moment per llegir llibres el dia? Matí, tarda o vespre
Hi ha gent que diu que no hi ha un moment ideal o millor per llegir llibres el dia, però hi ha una sessió perfecta del dia durant la qual es pot llegir i aprendre.
38 llocs de treball governamentals després de graduar-se a l'Índia el 2021?
38 llocs de treball governamentals després de graduar-se a l'Índia el 2021?
38 llocs de treball governamentals després de la graduació a l'Índia el 2021. Noms de més de 38 llocs de treball, títols o llocs disponibles després de completar la graduació
Preu de OnePlus 6T, especificació, fons de pantalla, data de llançament, preu a l'Índia, EUA
Preu de OnePlus 6T, especificació, fons de pantalla, data de llançament, preu a l'Índia, EUA
Preu de OnePlus 6T a diferents països com l'Índia, EUA Canadà. Pantalla de 6,41 polzades, pantalla òptica AMOLED, especificacions OnePlus 6T, data de llançament, bateria
Timothy Wu
Timothy Wu
Molt conegut per haver encunyat el terme neutralitat de la xarxa el 2002 i defensar l'accés igualitari a Internet, Tim Wu escriu i ensenya sobre el poder privat, la llibertat d'expressió i la guerra de la informació. En els darrers anys ha estat líder en la revitalització de l’antimonopoli nord-americà i s’ha centrat especialment en el poder creixent de les grans plataformes tecnològiques. Les seves propostes de ruptura tecnològica, adoptades pels candidats, van formar una part important del debat presidencial del 2020. Professor de la Columbia Law School des del 2006, Wu també ha ocupat càrrecs en la funció pública. Va ser conseller d’aplicació a la Fiscalia General de Nova York, va treballar en la política de competència del Consell Econòmic Nacional per a la Casa Blanca d’Obama i va treballar en el control antimonopoli de la Federal Trade Commission. El 2014, Wu va ser candidat primari demòcrata a tinent governador de Nova York. Al seu llibre més recent, The Curse of Bigness: Antitrust in the New Gilded Age (2018), sosté que la concentració empresarial i industrial pot conduir a l’augment del populisme, el nacionalisme i els polítics extremistes. Entre els seus llibres anteriors s’inclouen The Attention Merchants: The Epic Scramble to Get Inside Our Heads (2016), The Master Switch: The Rise and Fall of Information Empires (2010) i Who Controls the Internet? Il·lusions d’un món sense fronteres (2006), que va ser coautor amb Jack Goldsmith. Wu és escriptor d’opinions col·laborador del The New York Times i també ha escrit per a Slate, The New Yorker i The Washington Post. Una vegada va explicar el concepte de neutralitat de la xarxa a l’amfitrió de la nit, Stephen Colbert, mentre muntava una muntanya russa. Ha estat nomenat un dels 100 advocats més influents d’Amèrica pel National Law Journal; ha fet la llista de 50 personatges més influents de la política nord-americana (més d’una vegada) de Politico i ha estat inclosa al Scientific American 50 de lideratge polític. Ha declarat davant el Congrés en nombroses ocasions. Wu és membre de l'Acadèmia Americana d'Arts i Ciències. Va exercir com a secretari jurídic del jutge Stephen Breyer del Tribunal Suprem dels Estats Units i del jutge Richard Posner del Tribunal d’apel·lació dels Estats Units per al 7è circuit. Wu està actualment en excedència al servei del govern federal.
El fundador de Craigslist atorga 10 milions de dòlars al nou Centre d’Ètica del Periodisme
El fundador de Craigslist atorga 10 milions de dòlars al nou Centre d’Ètica del Periodisme
El Centre, fet possible amb un regal de 10 milions de dòlars de Craig Newmark Philanthropies, farà avançar l’educació del periodisme-ètica a l’era digital.
Sessions d 'estiu | Cursos | Matemàtiques
Sessions d 'estiu | Cursos | Matemàtiques