Ang
Difference in differences (DID o DD) ay isang statistical technique na ginagamit sa econometrics at quantitative research sa mga social science na sumusubok na gayahin ang isang eksperimental na disenyo ng pananaliksik gamit ang data ng obserbasyonal na pag-aaral, sa pamamagitan ng pag-aaral ng pagkakaiba-iba ng epekto ng isang paggamot sa isang 'pangkat ng paggamot' kumpara sa isang 'pangkat ng kontrol' …
Paano mo kinakalkula ang pagkakaiba sa mga pagkakaiba?
Ang pagkakaiba sa difference (o "double difference") estimator ay tinukoy bilang ang pagkakaiba sa average na kinalabasan sa grupo ng paggamot bago at pagkatapos ng paggamot na binawasan ang pagkakaiba sa average na kinalabasan sa control group bagoat pagkatapos ng paggamot3: ito ay literal na "pagkakaiba ng mga pagkakaiba."
Kailan ko magagamit ang Difference in Difference?
Kaya, ang Difference-in-difference ay isang kapaki-pakinabang na diskarte upang magamit ang kapag hindi posible ang randomization sa indibidwal na antas. Nangangailangan ang DID ng data mula sa pre-/post-intervention, gaya ng data ng cohort o panel (data ng indibidwal na antas sa paglipas ng panahon) o paulit-ulit na cross-sectional na data (antas ng indibidwal o pangkat).
Kapareho ba ang unang pagkakaiba sa pagkakaiba sa pagkakaiba?
Difference-in-differences ay tumatagal ng bago-pagkatapos na pagkakaiba sa mga resulta ng pangkat ng paggamot. Ito ang ang unang pagkakaiba. Sa paghahambing ng parehong pangkat sa sarili nito, kinokontrol ng unang pagkakaiba ang mga salik na pare-pareho sa paglipas ng panahon sa pangkat na iyon. … Ito ang pangalawapagkakaiba.
Ano ang pangkalahatang pagkakaiba sa pagkakaiba?
Ang binagong DD ay isang generalized difference in differences (GDD), na a DD na may isang karagdagang time-wise difference. Binibigyang-daan ng GDD ang epekto ng pagpili na maging isang pare-pareho na hindi kinakailangang zero, at ang pare-pareho ay aalisin ng karagdagang pagkakaiba sa oras gamit ang dalawang yugto ng pretreatment.
