Regression model

הפרש-בהפרשים מושהה

הפרש-בהפרשים מושהה (Staggered Difference-in-Differences) הוא הכללה של שיטת הפרש-בהפרשים (DID) עבור תכנוני פאנל שבהם הטיפול מוצג לקבוצות שונות בזמנים שונים. השיטה, שהוצגה בצורתה המודרנית על ידי Callaway ו-Sant'Anna (2021) ו-Sun ו-Abraham (2021), מתקנת את ההטיה שמקדם ההערכה של אפקטים קבועים דו-כיווניים (TWFE) קלאסיים סובל ממנה כאשר השפעות הטיפול אינן הומוגניות על פני קבוצות (cohorts) ועל פני זמן.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Callaway, B. & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with Multiple Time Periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001
  2. Sun, L. & Abraham, S. (2021). Estimating Dynamic Treatment Effects in Event Studies with Heterogeneous Treatment Effects. Journal of Econometrics, 225(2), 175-199. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.09.006

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Staggered Difference-in-Differences (Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham Estimators). ScholarGate. https://scholargate.app/he/causal-inference/did-staggered

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateStaggered Difference-in-Differences (Staggered Difference-in-Differences (Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham Estimators)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/causal-inference/did-staggered · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026