Staggered Difference-in-Differences
Staggered Difference-in-Differences เป็นวิธีการทั่วไปของ DID สำหรับการออกแบบข้อมูลแบบ panel ที่มีการนำการรักษา (treatment) ไปใช้กับกลุ่มต่างๆ ในเวลาที่ต่างกัน วิธีการนี้ซึ่งถูกนำเสนอในรูปแบบสมัยใหม่โดย Callaway และ Sant'Anna (2021) และ Sun และ Abraham (2021) สามารถแก้ไขความเอนเอียง (bias) ที่เกิดจากตัวประมาณค่า (estimator) แบบ two-way fixed-effects (TWFE) แบบดั้งเดิม เมื่อผลของการรักษา (treatment effects) มีความแตกต่างหลากหลาย (heterogeneous) ทั้งในกลุ่มประชากร (cohorts) และตามช่วงเวลา
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Staggered Difference-in-Differences (Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham Estimators). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การออกแบบการศึกษาเหตุการณ์ (Causal Event Study)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- แบบจำลอง Fixed Effects สำหรับข้อมูล Panel Dataเศรษฐมิติ↔ compare
- การออกแบบการถดถอยแบบไม่ต่อเนื่อง (Regression Discontinuity Design - RDD)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- ระเบียบวิธีสังเคราะห์หน่วยควบคุม (Synthetic Control Method: SCM)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare