Sự khác biệt về sự khác biệt (DID hoặc DD) là một kỹ thuật thống kêđược sử dụng trong kinh tế lượng và nghiên cứu định lượng trongkhoa học xã hội cố gắng bắt chước một thiết kế nghiên cứu thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu nghiên cứu quan sát, bằng cách nghiên cứu tác động khác biệt của phương pháp điều trị trên 'nhóm điều trị' so với 'nhóm đối chứng'…
Bạn tính toán chênh lệch chênh lệch như thế nào?
Sự khác biệt về sự khác biệt (hoặc "sự khác biệt kép") được định nghĩa là sự khác biệtvề kết quả trung bình trong nhóm điều trị trước và sau khi điều trị trừ đi sự khác biệt về kết quả trung bình trong nhóm chứng trướcvà sau điều trị3: nghĩa đen là "sự khác biệt của sự khác biệt".
Khi nào tôi có thể sử dụng Difference in Difference?
Do đó, Difference-in-difference là một kỹ thuật hữu ích để sử dụngkhi không thể thực hiện ngẫu nhiên ở cấp độ cá nhân. DID yêu cầu dữ liệu từ trước / sau can thiệp, chẳng hạn như dữ liệu nhóm hoặc dữ liệu bảng (dữ liệu cấp độ cá nhân theo thời gian) hoặc dữ liệu cắt ngang lặp lại (cấp độ cá nhân hoặc nhóm).
Sự khác biệt đầu tiên có giống với sự khác biệt về sự khác biệt không?
Khác biệt-trong-khác biệt lấy sự khác biệt trước-sau trong kết quả của nhóm điều trị. Đây làđiểm khác biệt đầu tiên. Khi so sánh cùng một nhóm với chính nó, sự khác biệt đầu tiên kiểm soát các yếu tố không đổi theo thời gian trong nhóm đó. … Đây là lần thứ haisự khác biệt.
Sự khác biệt tổng quát về sự khác biệt là gì?
DD được sửa đổi là sự khác biệt tổng quát về sự khác biệt (GDD), làa DD với một sự khác biệt theo thời gian bổ sung. GDD cho phép hiệu ứng lựa chọn là một hằng số không nhất thiết phải bằng 0 và hằng số bị loại bỏ bởi sự khác biệt về thời gian bổ sung bằng cách sử dụng hai giai đoạn tiền xử lý.
