Regression modelQuasi-experimental / causal inference

การออกแบบการศึกษาเหตุการณ์แบบหลายช่วงเวลา

การออกแบบการศึกษาเหตุการณ์แบบหลายช่วงเวลา (multi-period event study design) ประมาณการผลกระทบเชิงสาเหตุของการรักษา (causal treatment effects) ณ แต่ละจุดเวลาที่สัมพันธ์กับการเริ่มต้นของการรักษา โดยใช้ข้อมูลแบบพาเนล (panel data) ที่มีหลายช่วงเวลาก่อนและหลังการรักษา การพล็อตเส้นทางสัมประสิทธิ์ของการรักษาเต็มรูปแบบแทนที่จะเป็นค่าเฉลี่ยเดียว จะเผยให้เห็นว่าผลกระทบก่อตัวขึ้น จางหายไป หรือคงที่เมื่อเวลาผ่านไปอย่างไร และช่วยให้สามารถทดสอบแนวโน้มคู่ขนานก่อนการรักษา (pre-treatment parallel trends) ได้อย่างเป็นทางการพร้อมกันหลายช่วงเวลา

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

การออกแบบการศึกษาเหตุการณ์แบบหลายช่วงเวลา
Difference-in-Difference…ไดนามิก ดิฟ-อิน-ดิฟ (Dyn…การศึกษาเหตุการณ์แบบแผง…

แหล่งอ้างอิง

  1. Jacobson, L. S., LaLonde, R. J., & Sullivan, D. G. (1993). Earnings losses of displaced workers. American Economic Review, 83(4), 888-909. link
  2. Freyaldenhoven, S., Hansen, C., Perez-Skiba, A., & Shapiro, J. M. (2021). Visualization, identification, and estimation in the linear panel event-study design. NBER Working Paper 29170. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Event Study Design for Dynamic Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/th/causal-inference/multi-period-event-study-design

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
ScholarGateMulti-period Event Study Design (Multi-period Event Study Design for Dynamic Treatment Effects). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/causal-inference/multi-period-event-study-design · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026