Regression model
시차적용 이중차분법
시차적용 이중차분법(Staggered Difference-in-Differences)은 처리(treatment)가 서로 다른 시점에 서로 다른 집단에 적용되는 패널 설계(panel design)를 위한 이중차분법(DID)의 일반화된 형태입니다. Callaway와 Sant'Anna (2021) 및 Sun과 Abraham (2021)에 의해 현대적인 형태로 소개되었으며, 처리 효과가 코호트(cohort)별로 그리고 시간에 따라 이질적일 때 고전적인 양방향 고정 효과(two-way fixed-effects, TWFE) 추정량이 겪는 편향을 보정합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- 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 ↗
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Staggered Difference-in-Differences (Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham Estimators). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/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.
- 사건 연구 설계 (인과적 사건 연구)인과추론↔ compare
- 패널 데이터 고정 효과 모형계량경제학↔ compare
- 회귀 불연속 설계(Regression Discontinuity Design, RDD)인과추론↔ compare
- 합성 통제 방법 (SCM)인과추론↔ compare