İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Nedensel çıkarım›Politika Değerlendirmesi Farkların Farkı
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Politika Değerlendirmesi Farkların Farkı

Difference-in-Differences for Policy Evaluation · Ayrıca şöyle bilinir: policy DiD, program evaluation DiD, policy impact DiD, DiD policy assessment

Politika Değerlendirmesi Farkların Farkı (DiD), hükümet programlarının, düzenlemelerin veya politika reformlarının nedensel etkisini değerlendirmek için farkların farkı tahmincisini özel olarak uygular. Politikanın etkilediği bir gruptaki sonuç değişikliklerini, politika yürürlüğe girmeden önce ve sonra, karşılaştırılabilir bir etkilenmemiş grupla karşılaştırır ve önceden var olan eğilimlerden ve zamana bağlı ortak şoklardan net politika etkisini izole eder.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Politika Değerlendirmesi Farkların Farkı
Farkların Farkı (Diff-in…Dinamik Farkların FarkıEğilim Skoru EşleştirmesiSentetik Kontrol Yöntemi…Politika Değerlendirmesi…Politika Değerlendirmesi…Politika Değerlendirme R…

Ne zaman kullanılır

Politika veya programın bazı birimlere ancak diğerlerine yayılmadığı, uygulama öncesi ve sonrası sonuçları gözlemlediğiniz ve etkilenmemiş birimlerin geçerli bir karşı-olgusal eğilim sağladığına dair argüman sunabildiğiniz durumlarda politika değerlendirmesi DiD kullanın. Ekonomi, halk sağlığı ve sosyal politikadaki idari panel verileri, tekrarlanan anketler veya doğal deneyler için uygundur. Politikanın herkesi aynı anda etkilediği durumlarda (karşılaştırma grubu yoksa), politika öncesi eğilimlerin gruplar arasında belirgin şekilde saptığı durumlarda, güvenilir çıkarım için yeterli sayıda tedavi edilen veya kontrol kümesi olmadığında veya tedaviye atamanın sapma eğilimlerini de öngören şekillerde kendi kendine seçildiği durumlarda kullanmayın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Rastgele atama gerektirmeyen gerçek dünya politikalarının nedensel etkisini belirler, bu da onu idari veya anket verileriyle uygulanabilir kılar.
  • Tüm zamana bağlı grup özelliklerini ve tüm dönem düzeyindeki ortak şokları farklılaştırarak politika sinyalini izole eder.
  • Hassasiyeti artırmak için kovaryant ayarlaması, birim ve zaman sabit etkileri veya daha zengin politika tasarımlarını ele almak için aşamalı tedavi zamanlaması ile kolayca genişletilebilir.
  • Hakemli politika dergilerinde ve hükümet değerlendirme kılavuzlarında yaygın olarak kabul görmüş olup, sonuçlara yüksek güvenilirlik kazandırır.
  • Politika öncesi eğilim testi, temel belirleyici varsayım için şeffaf ve yanlışlanabilir bir tanı sağlar.
Sınırlılıklar
  • Paralel eğilimler varsayımı, karşı-olgusal politika sonrası dönem için test edilemez ve politika öncesi kanıtlar ve alan bilgisi ile desteklenmelidir.
  • Aşamalı veya heterojen dağıtım, modern tahminciler (örneğin, Callaway-Sant'Anna veya Sun-Abraham) gerektirir; klasik iki dönemli tahminci, tedavi zamanlamasındaki değişimlerle yanlı olabilir.
  • Çok az sayıda tedavi edilen veya kontrol kümesi, küme sağlam standart hatalarını güvenilmez hale getirir ve tahmin üzerindeki güveni artırır.
  • Tedavi edilen birimlerden kontrol birimlerine sıçramalar (SUTVA ihlalleri), karşılaştırma grubunu yanlı hale getirir ve politika etkisini abartır.
  • İdari verilerde genellikle politika öncesi dönemler bulunmaz, bu da paralel eğilimleri test etme yeteneğini sınırlar.

SSS

Politika Değerlendirmesi Farkların Farkı, standart Farkların Farkı'ndan nasıl farklıdır?

Bu, karşılaştırma grubu seçimi, program kurallarına uyum ve kamu değerlendirmesinde kullanılan raporlama standartlarına (örneğin, ITT'ye karşı ATT ayrımı, politika birimi düzeyinde kümelenmiş hatalar) vurgu yapan politika odaklı bir bağlamda uygulanan aynı tahmincidir. Metodoloji aynıdır ancak uygulama gelenekleri ve güvenilirlik gereksinimleri politika değerlendirme literatürü tarafından şekillendirilir.

Paralel eğilimler varsayımı nedir ve nasıl test edilir?

Varsayım, politikanın yokluğunda, tedavi edilen ve karşılaştırma birimlerinin aynı oranda değişeceği yönündedir. Bunu, her bir politika öncesi dönem için olay-çalışma katsayılarını tahmin ederek test edersiniz: eğer istatistiksel olarak sıfırdan ayırt edilemezlerse ve sistematik bir desen göstermiyorlarsa, varsayım makuldür. Anlamlı bir politika öncesi eğilim, nedensel yorumu geçersiz kılan bir kırmızı bayraktır.

Politika farklı zamanlarda farklı bölgelerde devreye girerse ne olur?

Aşamalı benimseme, Callaway ve Sant'Anna (2021) veya Sun ve Abraham (2021) gibi modern heterojenlik-sağlam tahminciler gerektirir. Standart iki dönemli DiD tahmincisi, tedavi etkilerinin kohortlar arasında değiştiği durumlarda ciddi şekilde yanlı tahminler üretebilen, daha sonraki dönemlerde örtük kontroller olarak zaten tedavi edilmiş birimleri kullanır.

Güvenilir çıkarım için kaç kümeye ihtiyacım var?

Küme sağlam standart hatalarının iyi performans göstermesi için yaygın bir kural, en az 40-50 küme (örneğin, bölgeler, firmalar) olmasıdır. Daha az küme ile, vahşi küme bootstrap veya diğer küçük örneklem düzeltmeleri önerilir. Her iki tarafta 10-15'ten az küme, çıkarımı son derece güvenilmez hale getirir.

Geçerli bir karşılaştırma grubu bulamazsam ne olur?

Hiçbir etkilenmemiş birim mevcut değilse, bir karşılaştırma görevi görecek bağışçı birimlerin ağırlıklı bir kombinasyonunu oluşturan sentetik kontrol yaklaşımını düşünün. Politika herkesi aynı anda etkilediyse, yalnızca politika öncesi eğilimi karşı-olgusal olarak kullanan kesintili zaman serisi bir alternatiftir, ancak daha güçlü ekstrapolasyon varsayımlarına dayanır.

Kaynaklar

  1. Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
  2. Heckman, J. J., LaLonde, R. J., & Smith, J. A. (1999). The Economics and Econometrics of Active Labor Market Programs. In O. Ashenfelter & D. Card (Eds.), Handbook of Labor Economics, Vol. 3A (pp. 1865-2097). Elsevier. DOI: 10.1016/S1573-4463(99)03012-6 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Difference-in-Differences for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/causal-inference/policy-evaluation-difference-in-differences

İlişkili yöntemler

Farkların Farkı (Diff-in-Diff)Dinamik Farkların FarkıEğilim Skoru EşleştirmesiSentetik Kontrol Yöntemi (SCM)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Farkların Farkı (Diff-in-Diff)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Dinamik Farkların FarkıNedensel çıkarım↔ karşılaştır
  • Eğilim Skoru EşleştirmesiAraştırma istatistiği↔ karşılaştır
  • Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM)Nedensel çıkarım↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Politika Değerlendirmesi İçin Kesintili Zaman SerileriPolitika Değerlendirmesi Eğilim Skoru AğırlıklandırmasıPolitika Değerlendirme Regresyon Kesintisi Tasarımı

Benzer yöntemler

Politika Değerlendirme Olay Çalışması TasarımıFarkların Farkı (Diff-in-Diff)Panel Veri Farkların Farkı (Panel DiD / TWFE)Eğitim Araştırmalarında Farkların Farkı YöntemiOlay Çalışması ile Politika Değerlendirme PaneliDinamik Farkların FarkıKademeli Farkların Farkı YöntemiÇok Dönemli Farkların Farkı (Aşamalı DiD)

İlgili referans kavramlar

Yarı Deneysel ve Doğal Deney TasarımıDoğal DeneyNedensel ÇıkarımKarşıolgusal Akıl YürütmePolitika AnaliziMikroekonomik Politika: Formülasyon, Uygulama ve Değerlendirme

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Policy Evaluation Difference-in-Differences (Difference-in-Differences for Policy Evaluation). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/causal-inference/policy-evaluation-difference-in-differences · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Ashenfelter (1978); Heckman, LaLonde & Smith (1999); Imbens & Wooldridge (2009)
Year
1978-2009
Type
Quasi-experimental / policy evaluation
DataType
Panel data or repeated cross-sections with a treated and comparison group
Subfamily
Quasi-experimental / causal inference
İlişkili yöntemler
Farkların Farkı (Diff-in-Diff)Dinamik Farkların FarkıEğilim Skoru EşleştirmesiSentetik Kontrol Yöntemi (SCM)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil