Hlavná Iné Odhad rozdielu v rozdiele

Odhad rozdielu v rozdiele

Prehľad

Softvér

Popis

Webové stránky

Čítania

Kurzy

Prehľad

Technika rozdielu v rozdieloch (DID) vznikla v oblasti ekonometrie, ale logika, z ktorej vychádza táto technika, bola použitá už v 50. rokoch 20. storočia Johnom Snowom a v niektorých sociálnych sieťach sa nazýva „kontrolovaná štúdia pred a po“. vedy.

Popis

DID je kvázi experimentálny dizajn, ktorý využíva pozdĺžne údaje od liečebných a kontrolných skupín na získanie vhodného hypotetického porovnania na odhadnutie príčinného účinku. DID sa zvyčajne používa na odhad účinku konkrétnej intervencie alebo liečby (napríklad prijatie zákona, uzákonenie politiky alebo rozsiahla implementácia programu) porovnaním zmien výsledkov v priebehu času medzi populáciou, ktorá je zaradená do programu. (intervenčná skupina) a populácia, ktorá nie je (kontrolná skupina).


Obrázok 1. Odhad rozdielu v rozdiele, grafické vysvetlenie

DID sa používa v pozorovacích prostrediach, kde nemožno predpokladať zameniteľnosť medzi liečenou a kontrolnou skupinou. DID sa spolieha na menej prísny predpoklad zameniteľnosti, to znamená, že pri absencii liečby sú nepozorované rozdiely medzi liečenými a kontrolnými skupinami rovnaké nadčasy. Preto je rozdiel v rozdiele užitočnou technikou, ktorá sa používa, keď nie je možná randomizácia na individuálnej úrovni. DID vyžaduje údaje pred alebo po intervencii, ako sú údaje skupiny alebo panelu (údaje na individuálnej úrovni v priebehu času) alebo opakované údaje v priereze (na úrovni jednotlivca alebo skupiny). Tento prístup odstraňuje predsudky v porovnávaní období po intervencii medzi liečenou a kontrolnou skupinou, ktoré by mohli byť výsledkom trvalých rozdielov medzi týmito skupinami, ako aj predsudky z časových porovnaní v liečebnej skupine, ktoré by mohli byť výsledkom trendov v dôsledku iných príčiny výsledku.

národný výskumný zákon a vytvorenie Belmontovej správy

Príčinné účinky (Ya = 1 - Ya = 0)
DID sa zvyčajne používa na odhad účinku liečby na liečeného (kauzálny účinok u exponovaných osôb), aj keď so silnejšími predpokladmi možno túto techniku ​​použiť na odhad priemerného účinku liečby (ATE) alebo kauzálneho účinku v populácii. Viac podrobností nájdete v článku Lechner 2011.

Domnienky

Aby bolo možné odhadnúť kauzálny účinok, musia platiť tri predpoklady: zameniteľnosť, pozitivita a predpoklad stabilnej hodnoty liečby liekom (SUTVA) 1
. Odhad DID tiež vyžaduje, aby:

  • Intervencia nesúvisí s východiskovým výsledkom (pridelenie intervencie nebolo určené podľa výsledku)

  • Liečebné / intervenčné a kontrolné skupiny majú vo výsledku paralelné trendy (podrobnosti pozri nižšie)

  • Skladba intervenčných a porovnávacích skupín je stabilná pre opakované navrhovanie prierezov (súčasť SUTVA)

  • Žiadne vedľajšie účinky (súčasť SUTVA)

Predpoklad paralelného trendu
Predpoklad paralelného trendu je najkritickejší z vyššie uvedených štyroch predpokladov na zabezpečenie vnútornej platnosti modelov DID a je najťažšie ho splniť. Vyžaduje, aby pri absencii liečby bol rozdiel medzi „liečebnou“ a „kontrolnou“ skupinou v priebehu času konštantný. Aj keď pre tento predpoklad neexistuje štatistický test, vizuálna kontrola je užitočná, ak máte pozorovania v mnohých časových bodoch. Navrhuje sa tiež, že čím je testované časové obdobie kratšie, tým je pravdepodobnejšie, že bude platiť. Porušenie paralelného predpokladu trendu povedie k zaujatému odhadu kauzálneho účinku.

Plnenie predpokladu paralelného trendu 2

Porušenie predpokladu paralelného trendu 3

Regresný model
Y = β0 + β1 * [Čas] + β2 * [Intervencia] + β3 * [Čas * Intervencia] + β4 * [Covariates] + ε

Silné stránky a obmedzenia
Silné stránky

  • Intuitívny výklad

  • Môže získať kauzálny účinok pomocou pozorovacích údajov, ak sú splnené predpoklady

  • Môže použiť údaje na úrovni jednotlivca aj skupiny

  • Porovnávacie skupiny môžu začať na rôznych úrovniach výsledku. (DID sa zameriava na meniča namiesto na absolútne úrovne)

  • Účty za zmenu / zmenu v dôsledku iných faktorov ako intervencie

Obmedzenia

  • Vyžaduje základné údaje a bezzásahovú skupinu

  • Nemožno použiť, ak je alokácia zásahu určená základným výsledkom

  • Nemožno použiť, ak majú porovnávacie skupiny odlišný trend výsledku (Abadie 2005 navrhla riešenie)

  • Nie je možné použiť, ak zloženie skupín pred / po zmene nie je stabilné

Osvedčené postupy

  • Uistite sa, že trend výsledku nemal vplyv na alokáciu liečby / intervencie

  • Získajte viac dátových bodov pred a po, aby ste otestovali predpoklad paralelného trendu

  • Na uľahčenie interpretácie použite model lineárnej pravdepodobnosti

  • Nezabudnite preskúmať zloženie populácie v liečebných / intervenčných a kontrolných skupinách pred a po intervencii

  • Na zohľadnenie autokorelácie medzi pre / post u toho istého jedinca používajte robustné štandardné chyby

  • Vykonajte subanalýzu, aby ste zistili, či mala intervencia podobný / odlišný vplyv na komponenty výsledku

Prezentácia Epi6 v triede 30. apríla 2013

1. Rubin, DB. Randomizačná analýza experimentálnych údajov v Fisherovom randomizačnom teste. Journal American Statistical Association. 1980.
3. Prispôsobené z odhadu účinku výcvikových programov na príjmy, prehľad ekonomiky a štatistiky, 1978 (Orley Ashenfelter)

Čítania

Učebnice a kapitoly

Metodické články

  • Bertrand, M., Duflo, E., & Mullainathan, S. Nakoľko by sme mali dôverovať odhadom rozdielov v rozdieloch? Quarterly Journal of Economics. 2004.


    Spojené štáty americké v o'brien
  • Cao, Zhun a kol. Prístupy rozdielu v rozdieloch a inštrumentálnych premenných. Alternatíva a doplnok k porovnávaniu skóre sklonu pri odhadovaní účinkov liečby. CER Issue Brief: 2011.


  • Lechner, Michael. Odhad príčinných účinkov metódami rozdielu v rozdiele. Katedra ekonómie, Univerzita v St. Gallen. 2011.


  • Norton, Edward C. Podmienky interakcie v Logitand Probitmodels. UNC na Chapel Hill. Academy Health 2004.


  • Abadie, Alberto. Semiparametrické odhady rozdielu v rozdieloch. Preskúmanie ekonomických štúdií. 2005


    Tento článok pojednáva o predpoklade paralelných trendov v dĺžke a navrhuje metódu váženia pre DID, keď predpoklad paralelného trendu nemusí platiť.

Články o uplatňovaní

Vedy o zdraví

Príklady generalizovanej lineárnej regresie:

  • Branas, Charles C. a kol. Analýza rozdielov v rozdieloch v oblasti zdravia, bezpečnosti a ekologizácie voľného mestského priestoru. American Journal of Epidemiology. 2011.
  • Harman, Jeffrey a kol. Zmeny výdavkov na člena za mesiac po implementácii demonštrácie reformy liekov na Floride. Výskum zdravotníckych služieb. 2011.
  • Wharam, Frank a kol. Využitie pohotovostného oddelenia a následné hospitalizácie medzi členmi plánu zdravotného poistenia s vysokou únosnosťou. JAMA. 2007.

Príklady logistickej regresie:

  • Bendavid, Eran a kol. Rozvojová pomoc pre HIV a úmrtnosť dospelých v Afrike. JAMA. 2012
  • Carlo, Waldemar A a kol. Výcvik starostlivosti o novorodencov a perinatálna úmrtnosť v rozvojových krajinách. NEJM. 2010.
  • Chlap, Gery. Účinky účtovania nákladov na prístup k starostlivosti bezdetných dospelých. Výskum v oblasti zdravotných služieb. 2010.
  • King, Marissa a kol. Pravidlá obmedzenia darčekov na lekárskej škole a predpisovanie lekárov nových psychotropných liekov: analýza rozdielov v rozdieloch. BMJ. 2013.
  • Li, Rui a kol. Samomonitorovanie glukózy v krvi pred a po expanzii lieku u pacientov s cukrovkou, ktorí nepoužívajú inzulín. AJPH. 2008.
  • Ryan, Andrew a kol. Účinok fázy 2 demonštrácie špičkových stimulov kvality nemocníc na stimulačné výplaty nemocniciam starajúcim sa o znevýhodnených pacientov. Výskum v oblasti zdravotných služieb. 2012.

Príklady lineárnej pravdepodobnosti:

  • Bradley, Cathy a kol. Čakacie doby chirurgického zákroku a špeciálne služby pre poistených a nepoistených pacientov s rakovinou prsníka: Záleží na stave nemocničnej bezpečnostnej siete? HSR: Výskum zdravotníckych služieb. 2012.
  • Monheit, Alan a kol. Ako ovplyvnili štátne politiky na rozšírenie závislého krytia stav zdravotného poistenia mladých dospelých? HSR: Výskum zdravotníckych služieb. 2011.

Prípony (Rozdiely v rozdieloch v rozdieloch):

  • Afendulis, Christopher a kol. Vplyv časti D pre lieky na počet hospitalizácií. Výskum v oblasti zdravotných služieb. 2011.
  • Domino, Marisa. Zvyšovanie časových nákladov a doplatkov za lieky na predpis: analýza zmien politiky v komplexnom prostredí. Výskum v oblasti zdravotných služieb. 2011.

Ekonómia

  • Card, David a Alan Krueger. Minimálna mzda a zamestnanosť: Prípadová štúdia odvetvia rýchleho občerstvenia v New Jersey a Pensylvánii. The American Economic Review. 1994.
  • DiTella, Rafael a Schargrodsky, Ernesto. Znižuje kriminalita polícia? Odhady využívajúce pridelenie policajných síl po teroristickom útoku. American Economic Review. 2004.
  • Galiani, Sebastian a kol. Voda pre život: Vplyv privatizácie vodných služieb na detskú úmrtnosť. Vestník politickej ekonómie. 2005.

Webové stránky

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

Štatistické (vzor R a štatistický kód)
http://thetarzan.wordpress.com/2011/06/20/differences-in-differences-estimation-in-r-and-stata/

Kurzy

Online

  • Národný úrad pre ekonomický výskum

  • Čo je nové v ekonometrii? Letný inštitút 2007.

  • Prednáška 10: Rozdiely v rozdieloch

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


    Prednášky a videozáznam, zamerané predovšetkým na teóriu a matematické predpoklady rozdielu v rozdielnej technike a jej rozšíreniach.

Zaujímavé Články

Redakcia Choice

Samsung Galaxy A8 star (A9 Star) 2018 Cena, Špecifikácie, Dátum vydania
Samsung Galaxy A8 star (A9 Star) 2018 Cena, Špecifikácie, Dátum vydania
Samsung galaxy a8 star a9 star 2018 prichádza so Super AMOLED, 6,3-palcovým displejom, Androidom 8.0 (Oreo), Snapdragon 660, Dual-24MP, 16MP zadným a 16MP predným fotoaparátom
Dlhá strela
Dlhá strela
Ústav rehabilitácie a regeneratívnej medicíny
Ústav rehabilitácie a regeneratívnej medicíny
Oddelenie rehabilitačného lekárstva ponúka služby rehabilitačnej medicíny pre pacientov s subakútnou rehabilitáciou v spojení s Hebrejským domovom v Riverdale spoločnosťou RiverSpring Health. To umožňuje pacientom newyorských presbyteriánskych nemocníc pokračovať v starostlivosti, na ktorú sú zvyknutí, zatiaľ čo dostávajú terapeutické služby mimo nemocnice. Subakútna rehabilitácia je krátkodobý program starostlivosti, ktorý zvyčajne zahŕňa jednu až tri hodiny rehabilitácie denne, najmenej päť dní v týždni, v závislosti od vášho zdravotného stavu.
Rastrovací elektrónový mikroskop Sem, definícia, princíp, práca, schéma, obrázky, použitie
Rastrovací elektrónový mikroskop Sem, definícia, princíp, práca, schéma, obrázky, použitie
Rastrovací elektrónový mikroskop definícia, princíp, práca, schéma, obrázky, použitie, Sem Rastrovací elektrónový mikroskop, zväčšenie, rozlíšenie, aplikácie
Andrew W. Robertson
Andrew W. Robertson
Absolventi účinkujú v broadwayskej produkcii filmu „Harry Potter a prekliate dieťa“
Absolventi účinkujú v broadwayskej produkcii filmu „Harry Potter a prekliate dieťa“
Alumni Lauren Nicole Cipoletti '13 a Dave Register '15 účinkujú v broadwayskej inscenácii Harry Potter a prekliate dieťa (1. a 2. časť), ktorú na Broadwayi otvorili minulý mesiac.
Čo znamená virtuálne štúdium?
Čo znamená virtuálne štúdium?
Prezident spoločnosti Columbia Engineering, senior class, spomína na všetko, čo pre neho Columbia predstavovala.