Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Wielookresowe różnice w różnicach (staggered DiD)

Wielookresowe różnice w różnicach (staggered DiD) rozszerza klasyczne dwuokresowe ramy DiD na sytuacje, w których jednostki przyjmują interwencję w różnych punktach czasowych. Sformalizowane przez Callawaya i Sant'Annę (2021) oraz Goodmana-Bacona (2021), rozkłada całkowity efekt interwencji na średnie efekty interwencji dla grup i okresów czasowych oraz adresuje błąd systematyczny wynikający ze stosowania konwencjonalnych regresji z dwustronnymi efektami stałymi do projektów z sekwencyjnym przyjmowaniem interwencji.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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. Goodman-Bacon, A. (2021). Difference-in-differences with variation in treatment timing. Journal of Econometrics, 225(2), 254-277. DOI: 10.1016/j.jeconom.2021.03.014

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Difference-in-Differences with Staggered Adoption. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/multi-period-difference-in-differences

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

Cytowana przez

ScholarGateMulti-period Difference-in-differences (Multi-period Difference-in-Differences with Staggered Adoption). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/causal-inference/multi-period-difference-in-differences · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026