Mengapa menggunakan variabel kontrol dalam perbedaan-dalam-perbedaan?

10

Saya punya pertanyaan tentang pendekatan perbedaan-dalam-perbedaan dengan persamaan standar berikut: mana perlakuan adalah variabel dummy untuk grup dan pos yang dirawat.

y = a + b_{1} treat + b_{2} post + b_{3} treat \cdot post + u

$y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u$

Sekarang, pertanyaan saya sederhana: Mengapa sebagian besar makalah masih menggunakan variabel kontrol tambahan? Saya pikir jika asumsi tren paralel benar, maka kita tidak perlu khawatir tentang kontrol tambahan. Saya hanya bisa memikirkan 2 kemungkinan alasan mengapa menggunakan variabel kontrol:

tanpa mereka, tren tidak akan paralel
karena spesifikasi DnD menghubungkan setiap perbedaan tren antara kelompok perlakuan dan kelompok kontrol pada saat perlakuan terhadap intervensi (yaitu istilah interaksi, perlakuan * pasca) - ketika kami tidak mengontrol variabel lain, koefisien interaksi mungkin lebih - / bersahaja

Adakah yang bisa menjelaskan masalah ini? Apakah alasan saya 1) atau 2) masuk akal sama sekali? Saya tidak sepenuhnya memahami penggunaan variabel kontrol di DnD.

regression multiple-regression causality

— sachin
sumber

Kebutuhan untuk variabel kontrol tambahan dapat tergantung pada apakah kelompok perlakuan dipilih secara acak dari kelompok yang lebih besar dengan sisanya menjadi kontrol, atau (seperti yang lebih sering terjadi dalam analisis post-hoc) karena beberapa fitur tertentu.

— Henry

5

tanpa mereka [yaitu, variabel tambahan], tren tidak akan paralel

Ya itu betul. Mungkin ada tren unit-spesifik yang tidak Anda perhitungkan kecuali Anda menambahkan variabel yang bervariasi waktu ke model.

Bahkan jika asumsi tren paralel dipenuhi tanpa variabel tambahan, menambahkan variabel tambahan dapat meningkatkan ketepatan estimasi Anda, seperti halnya dalam regresi lainnya. Saya pikir ini adalah bagian dari apa yang ada dalam pikiran Michael Chernick.

Ekonometrika Kebanyakan Tidak Berbahaya memiliki diskusi yang bagus yang mungkin bermanfaat. Lihat khususnya halaman 236-37.

— pengguna697473
sumber

1

Kadang-kadang ketika kita melihat efek pengobatan dengan menghitung perbedaan pada respons pasca perawatan sebelum perawatan, kita mengatakan bahwa pasien bertindak sebagai kontrolnya sendiri. Tujuan menyediakan kelompok kontrol adalah untuk menjelaskan apa yang disebut efek plasebo. Terkadang bisa ada perubahan positif bahkan jika pengobatan tidak diterapkan. Jadi efek yang ingin kita tentukan adalah kenaikan rata-rata di atas "efek plasebo."

— Michael R. Chernick
sumber

Hai Michael, terima kasih atas jawaban Anda. Saya rasa saya mengerti mengapa kita membutuhkan kelompok kontrol. Kelompok kontrol dimasukkan dalam persamaan regresi saya sebagai mereka yang tidak memiliki perlakuan = 1. Jadi itu bukan pertanyaan di sini. Pertanyaannya adalah mengapa beberapa makalah menggunakan variabel kontrol tambahan di atas persamaan yang dinyatakan di atas. Akan lebih bagus jika Anda bisa menjawabnya atau mungkin orang lain. Terima kasih teman-teman!

— sachin

Mengapa Anda memanggil variabel kontrol variabel tambahan? Satu-satunya alasan saya bisa melihat termasuk variabel tambahan dalam model adalah bahwa variabel dapat menjelaskan beberapa variasi dalam respons yang tidak dijelaskan oleh variabel lain dalam model.

— Michael R. Chernick

Nah, itu pada dasarnya pertanyaan saya: Mengapa memasukkan variabel-variabel ini (yaitu variabel kontrol yang dimasukkan karena, seperti yang Anda katakan, mereka dapat menjelaskan sesuatu yang kami klaim menjelaskan perawatan) ketika mengasumsikan bahwa asumsi tren paralel berlaku? Saya hanya bisa berasumsi bahwa memasukkan kontrol lebih lanjut berarti melonggarkan asumsi itu - yaitu melihat seberapa banyak perawatan dapat menjelaskan, bahkan ketika mengendalikan variabel-variabel lain. Ini bisa menjadi konsekuensi dari tidak dapat sepenuhnya menguji asumsi tren paralel dan dapat meyakinkan pembaca lebih banyak tentang efek pengobatan. Tapi tidak yakin tentang itu

— sachin

Efek pada respons tidak harus semata-mata berasal dari perawatan. Saya mengatakan bahwa variabel lain mungkin dapat menjelaskan variasi dalam respons yang independen terhadap pengobatan. Itu tidak harus ada hubungannya dengan perawatan yang berinteraksi dengan apa pun.

— Michael R. Chernick

1

Ya, kedua poin Anda masuk akal. Untuk melihat derivasi dari dua rasa berbeda dari model diff-in-diff, Anda dapat melihat slide kuliah saya pada topik .

— Charlie
sumber

1

Melanjutkan jawaban Michael, Anda ingin memberikan bukti sebanyak mungkin bahwa E [u | treat] = 0. Itu adalah asumsi dan tidak pernah langsung dapat diverifikasi, tetapi Anda ingin memberikan kepercayaan sebanyak mungkin kepada pembaca yang telah Anda pikirkan mengapa itu mungkin berlaku. Menambahkan kontrol secara efektif mulai membusuk u. Dan, beberapa kontrol mungkin tidak mendapatkan apa pun yang Anda inginkan tetapi mungkin memberi Anda gambaran tentang jenis hal yang mungkin tidak perlu Anda khawatirkan. Misalnya, jika Anda memiliki kontrol untuk IQ maka itu dapat membantu menghilangkan kekhawatiran variabel yang dihilangkan pada kemampuan.

— pengguna1690130
sumber