Regression model
Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)
Разность разностей — это метод причинно-следственного вывода, который оценивает эффект вмешательства путем сравнения того, как группа, получающая лечение, и контрольная группа изменяются с течением времени. Этот метод, ставший известным благодаря исследованию Кард и Крюгера (1994) о минимальной заработной плате и разработанный в книге Angrist and Pischke's Mostly Harmless Econometrics, выделяет эффект лечения как разницу между изменениями двух групп до и после.
Читать метод полностью
Только для участников
ВойтиВойдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+136 more
Источники
- Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355
- Card, D., & Krueger, A. B. (1994). Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania. American Economic Review, 84(4), 772-793. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/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.
- Тест причинности по ГрейнджеруЭконометрика↔ compare
- Метод инструментальных переменных (ИП) для причинно-следственного выводаЭкономика здравоохранения↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Модель с фиксированными эффектами для панельных данныхЭконометрика↔ compare
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ compare
Упоминается в
Адаптивный естественный экспериментБайесовский анализ причинно-следственного воздействияБайесовская оценка причинно-следственного влияния контрфактической ситуацииБайесовский метод разности разностей (Bayesian Difference-in-Differences)Байесовский дизайн исследования событийБайесовская нечеткая регрессия разрыва (Bayesian Fuzzy Regression Discontinuity)Байесовский метод инструментальных переменных (Bayesian IV)Байесовский панельный событийный анализБайесовский метод синтетического контроляЗаблокированный естественный экспериментАлгоритмы каузального обнаружения (PC, FCI, LiNGAM)Анализ причинно-следственного воздействия (Causal Impact Analysis)Укрупненное точное сопоставление (CEM)Контрфактическая оценка воздействия (CIE)Контрфактическая оценка воздействия в исследованиях образованияПерекрёстный естественный экспериментМетод «разность разностей» в исследованиях образованияДизайн разности разностей (Difference-in-Discontinuities Design)Двойная робастность оценки в образовательных исследованияхДинамическая оценка воздействия контрфактической ситуацииДинамический метод разностей-разностейДинамический дизайн исследования событийDynamic Instrumental VariablesДинамический анализ прерванных временных рядовДинамическое исследование событий на панельных данныхДинамический метод синтетического контроляДизайн исследования событий в образовательных исследованияхФакториальный естественный экспериментОценщик первого различияМодель панельных данных с фиксированными эффектамиНечеткий регрессионный разрывный дизайнНечёткий регрессионный разрывный дизайн в исследованиях образованияГетерогенный анализ эффекта воздействия методом грубого точного согласованияРазличия в различиях гетерогенных эффектов воздействия (HTE-DiD)Дизайн исследования событий с гетерогенными эффектами воздействияПрерывистый временной ряд с гетерогенными эффектами воздействия (HTE-ITS)Панельное исследование событий с гетерогенными эффектами воздействияТест на плацебо для гетерогенных эффектов воздействияСопоставление по показателю склонности для гетерогенных эффектов воздействияHeterogeneous Treatment Effect Sensitivity Analysis for CausalityМетод синтетического контроля гетерогенных эффектов воздействияИнструментальные переменные в исследованиях образованияАнализ прерванных временных рядов (Interrupted Time Series, ITS)Анализ прерванных временных рядов в педагогических исследованияхInverse Probability Weighting in Education ResearchАнализ причинно-следственного влияния с использованием машинного обученияМашинное обучение с дополненной оценкой контрфактического воздействияМашинное обучение с дополненным методом разностей разностей (ML-DiD)Усиленная машинным обучением дважды робастная оценка (ML-DR)Машинное обучение в дизайне событийных исследованийМашинное обучение с дополненным нечетким регрессионным разрывомМашинное обучение с дополненной прерванной временной сериейМашинно-обучаемое дополненное панельное исследование событийТест с плацебо, дополненный машинным обучениемМашинное обучение с дополненным взвешиванием по показателю склонностиМашинное обучение-аугментированный анализ чувствительности для причинностиМашинно-обучаемый аугментированный метод синтетического контроляМаргинальная структурная модель (MSM)Маргинальная структурная модель в образовательных исследованияхОце́нка методом подбора пар (Matching Estimator)Многопериодный анализ причинно-следственного воздействияМногопериодное точное грубое сопоставлениеМногопериодная оценка контрфактического воздействияМногопериодный метод разностей разностей (последовательное DiD)Мультипериодная двукратно робастная оценкаДизайн многопериодного исследования событийМногопериодный анализ прерванных временных рядовОценщик на основе сопоставления за несколько периодовМногопериодный дизайн регрессионного разрываМетод синтетического контроля для нескольких периодовЕстественный экспериментАнализ причинно-следственного влияния на панельных данныхПанельный метод точного согласования с укрупнениемПанельные данные, разность разностей (Panel DiD / TWFE)Нечёткий регрессионный разрывный дизайн для панельных данныхПанельные инструментальные переменные (Панельные IV / 2МНК)Метод прерванного временного ряда на панельных данныхОценщик на основе сопоставления панельных данныхТест плацебо на панельных данныхСопоставление по показателю склонности на панельных данныхРегрессионный разрывный дизайн для панельных данныхМетод синтетического контроля для панельных данныхПанельное событийно-ориентированное исследованиеПанельное исследование событий в образовательных исследованияхМодель с фиксированными эффектами для панельных данныхКаузально-сравнительное исследование на основе панельных данныхПанельное количественное обсервационное исследованиеПилотное естественное экспериментированиеТест на плацебо в образовательных исследованияхОценка политики: Анализ причинно-следственного воздействияОценка политики посредством редуцированного точного согласования (CEM)Policy Evaluation Counterfactual Impact EvaluationОценка политики Разность разностейБалансировка энтропией для оценки политикиДизайн исследования событий для оценки политикиНечеткий регрессионный разрыв для оценки политикиОценка политики с использованием инструментальных переменныхОценка политики с помощью прерванной временной серииМаргинальная структурная модель оценки политикиОценщик на основе сопоставления для оценки политикиПанельное исследование событий политикиПлацебо-тест для оценки политикиСопоставление по показателю склонности для оценки политикиВзвешивание на основе показателя склонности для оценки политикиРегрессионный дизайн разрыва (Policy Evaluation Regression Discontinuity Design)Синтетический метод контроля для оценки политикиЭкспериментальный дизайн с предтестом и посттестомМетод сопоставления по показателю склонности в исследованиях образованияВзвешивание на основе оценки склонности (PSW / IPW)Взвешивание на основе показателя склонности в образовательных исследованияхМодель случайных эффектов для панельных данныхРегрессионный разрывный дизайн (RDD)Regression discontinuity design in education researchРегрессионный дизайн с изломом (RKD)Робастная оценка контрфактического воздействияРобастные оценки разности разностей (Robust Difference-in-Differences)Надежный нечеткий регрессионный разрывный дизайнРобастная оценка инструментальными переменнымиРобастный анализ прерванных временных рядовРобастная маргинальная структурная модельРобастный оценщик на основе подбора пар (с коррекцией смещения)Робастное панельное исследование событийРобастный регрессионный дизайн разрыва (Robust Regression Discontinuity Design)Метод робастного синтетического контроляАнализ чувствительности для причинно-следственных связейSensitivity analysis for causality in education researchИнструментальная переменная «сдвиг-доля» (инструмент Бартика)Пространственный анализ причинно-следственного воздействияПространственное приближенное точное согласование (Spatial CEM)Пространственная контрфактическая оценка воздействия (SCIE)Пространственный метод разностей в разностяхПространственная двойная робастная оценкаПространственный дизайн исследования событийПространственное взвешивание по обратной вероятности (Spatial IPW)Пространное панельное исследование событийПространственный регрессионный разрывной дизайн (Spatial RDD)Пространственный анализ чувствительности для причинно-следственных связейПространственный метод синтетического контроляКаскадное кластерное рандомизированное исследованиеАнализ панельных данных со структурными сдвигамиСинтетический метод контроля (SCM)Метод синтетического контроля в исследованиях образования
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →