Bayesian Difference-in-Differences

Bayesian Difference-in-Differences wendet die bayesianische statistische Inferenz auf das klassische DiD-Design an und ersetzt frequentistische Punktschätzungen durch vollständige Posterior-Verteilungen über den Behandlungseffekt. Dies liefert nicht nur eine Schätzung des kausalen Effekts, sondern auch eine kohärente Wahrscheinlichkeitsaussage über dessen Grösse und Unsicherheit, was es besonders nützlich macht, wenn die Stichprobengrössen bescheiden sind oder informative Vorabkenntnisse verfügbar sind.