数据拟合stata

双重差分法(DID)估计是最常用的因果推理方法之一。Stata的didregress和xtdidregress命令适用于重复横截面和面板数据的DID和三重差分(DDD)模型。DID和DDD模型控制未观测到的组和时间固定效应，一致地估计被治疗者的平均治疗效应( ATET )。

模型的关键假设可以通过estat trendplot、estat ptrends和estat granger命令来进行检验和图形化展示。

如果要估计不同时间和处理序列的ATETs，您可以使用Stata的新命令：hdidregress和xthdidregress。

• 用于ATET估计的DID和DDD模型:

– 重复横截面数据

– 面板数据

• Donald和Lang聚合方法

• Wild bootstrap P值和置信区间

• Bell和McCarey对偏差校正标准误差的自由度调整

• 均值结果和预处理平行趋势图形诊断

• Granger类型和预处理平行趋势检验

• 异构DID模型

• Bacon分解法评估处理效应异质性

拟合DID模型和ATET估计

我们想研究新的住院程序对患者满意度的影响，需要使用一些医院实施新程序之前和之后的每月患者数据。

. didregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)

手术满意度的ATET为0.85，分别考虑医院和每月固定效应。95% CI不包括0。

如果我们的数据是面板数据，可以使用xtset并输入：

. xtdidregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)

• 图形诊断

我们的DID模型假设，在实施新程序之前，对照组和实验组的满意度趋势是平行的。我们可以用estat trendplot对这一假设进行诊断。

• 预处理平行趋势检验

我们可以使用estat ptrends的正式统计检验来补充我们得出的图形诊断。

因此，预处理平行趋势的零假设并没有被拒绝。

• Granger因果性检验

我们的DID模型还可以假设治疗组和对照组在预期治疗时不会改变他们的行为。为了检验这一假设，我们可以使用estat granger来进行Granger因果检验。

预期治疗时没有行为改变的无效假设没有被拒绝。还可以使用estat grangerplot进行图形诊断。

• 计算相应的标准误差

有多个小组的情况是很常见的。在这些场景中，聚类稳健标准误差是不可靠的。对于这种情况，我们可以使用替代方法来计算标准误差。

我们可以通过添加vce(HC2)选项来使用经过HC2偏差调整的聚类稳健标准误差。

. didregress (satis) (procedure),group(hostpital) time(month) vce(hc2)

我们可以通过使用aggregate(dlang)选项来使用Donald和Lang聚合方法。

. didregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)aggregate(dlang)

野聚类自助法P值和置信区间功能也是可用的。与所有自举方法一样，我们需要设置一个种子以使结果可复制。

. didregress (satis) (procedure),group(hospital) time(month)wildbootstrap(rseed(123))

• DDD模型

要拟合DDD模型，只需向group()选项添加另一个变量，并定义新的处理过的观测值。

. didregress (satis) (new_treated),group(hospital another_group)time(month)

• 治疗时间变化时的治疗异质性检验

如果个体在不同的时间治疗，每个治疗队列的ATET可能会改变。如果是，则DID估计结果不一致。

我们可以使用Bacon分解来检验didregress和xtdidregress的ATET异质性，输入

. estat bdecomp

我们可以通过输入下列命令，以图表的形式展示结果

. estat bdecomp, graph

异质性DID

当治疗效果随时间变化且在不同队列中时，使用异质性DID估计ATETs结果是不同的。这时可以使用Stata的新命令hdidreress和xthdidreress，它会通过重复的横断面数据和面板数据来估计每个队列和时间段的ATETs。

• 每个队列和时期的ATET估计

– 重复横截面数据

– 面板数据

• ATETs 通过以下方式集合

– 组群

– 周期

– 暴露疗法

• 治疗效果异质性绘图和检验

• 同时置信区间

• 四个估算量

– 回归调整(RA)

– 逆概率加权法(IPW)

– 增广逆概率加权法(AIPW)

– 双向固定效应回归(TWFE)

• 预处理平行趋势检验

拟合具有异质处理效果的模型

我们想知道一个名为“健康习惯”的学区项目是否对学生的身体质量指数(BMI)有影响。我们的数据是学区级别的，其中包括学校是否参与该项目和学生的BMI等信息。从2013年到2020年，我们对40个学区的学生进行了重复抽样。我们使用aipw估计器对结果和治疗进行建模。

. hdidregress aipw (bmi medu) (hhabit parksd)group(schools) time(year)

AIPW估计器具有双重稳健性，这意味着即使治疗模型或结果模型(两者不能兼有)设定错误，估计仍然是一致的。治疗效果的异质性在结果中很明显，ATET估算值则因队列和时间组合而异。

可视化每个队列的ATETs

只看所有的ATETs估计是很难看出ATETs的具体趋势的。我们可以使用estat atetplot来可视化每个群组的ATETs时间概况。我们指定sci选项来显示同时置信带，该置信带覆盖了具有预定义概率水平的所有队列和时间的ATET的真实值。

. estat atetplot, sci

聚合ATETs

在调整模型时，我们可以使用estat aggregation来汇总队列、时间或治疗暴露中的ATETs。例如，我们使用estat aggregation, cohort来总结每个队列中的ATETs。

. estat aggregation, cohort graph

如果我们想要在一定时间内汇总ATETs，可以使用estat aggregation来指定time选项。

. estat aggregation, time graph

最后，如果我们想总结不同治疗时间内的ATETs，可以指定dynamic选项。

. estat aggregation, dynamic graph

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