Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ロバスト差分-イン-差分法
ロバスト差分-イン-差分法（Robust Difference-in-Differences, Robust DiD）は、治療時期が単位間でずれており、治療効果が時間またはグループ間で異質である場合に有効性を維持するように設計された、現代的な差分-イン-差分（DiD）推定量の一族である。古典的な二元固定効果（TWFE）DiDは、このような状況では著しく偏る可能性があるが、ロバストな変種は、グループ別時点別平均治療効果（ATT）を個別に推定し、それを理論的に健全な方法で集計する。
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出典
- 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 ↗
- Roth, J., Sant'Anna, P. H. C., Bilinski, A., & Poe, J. (2023). What's trending in difference-in-differences? A synthesis of the recent econometrics literature. Journal of Econometrics, 235(2), 2218-2244. DOI: 10.1016/j.jeconom.2023.03.008 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/robust-difference-in-differences
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