Farkların Farkı (Diff-in-Diff)
Difference-in-Differences Estimator · Ayrıca şöyle bilinir: diff-in-diff, DiD, Farkların Farkı (Diff-in-Diff)
Farkların Farkı, bir müdahalenin etkisini, bir tedavi grubu ile bir kontrol grubunun zaman içindeki değişimini karşılaştırarak tahmin eden nedensel çıkarım yöntemidir. Card ve Krueger'in 1994 yılındaki asgari ücret çalışmasıyla ünlenen ve Angrist ile Pischke'nin Mostly Harmless Econometrics adlı eserinde geliştirilen bu yöntem, tedavi etkisini iki grubun öncesi-sonrası değişimleri arasındaki fark olarak izole eder.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+133 tane daha
Ne zaman kullanılır
DiD'yi, bir grubu etkileyen ancak diğerini etkilemeyen bir müdahale veya politikanız olduğunda ve her iki grup için de en az iki dönemde (önce ve sonra) sonuçları gözlemlediğinizde kullanın. Veriler, sürekli veya ikili bir sonuç değişkenine sahip panel veya tekrarlanan kesitler olmalı ve en az yaklaşık 40 gözlemden oluşan makul bir örneklem büyüklüğüne sahip olmalıdır. Merkezi gereklilik, paralel-eğilimler varsayımıdır: tedavi olmasaydı, iki grup paralel hareket edecekti. Tek bir dönemle veya gruplar zaten farklılaşan yollardayken uygun değildir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Rastgeleleştirme olmaksızın gözlemsel verilerden, gruplar arasındaki sabit farkları ve ortak zaman şoklarını farklarını alarak nedensel bir etkiyi belirler.
- Tahmini ve yorumlanması basittir: tedavi etkisi tek bir etkileşim katsayısıdır.
- Gruplar arasında farklılık gösteren zamana-bağlı olmayan herhangi bir karıştırıcı faktöre karşı dayanıklıdır, çünkü fark alma işleminde iptal olurlar.
- Tüm yaklaşım paralel-eğilimler varsayımına dayanır; gruplar zaten farklılaşıyorsa, tahmin yanlıdır ve nedensel yorum başarısız olur.
- En az iki zaman dönemi gerektirir — tek bir kesit farkların farkını destekleyemez.
- Küçük tedavi veya kontrol grupları (n < 40) standart hataları güvenilmez hale getirir.
SSS
Paralel-eğilimler varsayımı nedir?
Müdahale olmasaydı, tedavi ve kontrol gruplarının zaman içinde aynı eğilimi izleyeceğini belirtir. DiD, kontrol grubunun değişiminin, tedavi grubu tedavi olmasaydı yaşayacaklarını geçerli bir şekilde temsil etmesi için buna dayanır. Bunu, tedavi öncesi eğilimlerin paralel olduğunu kontrol ederek desteklersiniz.
Hangi katsayı tedavi etkisidir?
Tedavi göstergesi ile sonraki dönem göstergesi arasındaki etkileşim terimi. Katsayısı β₃, tedavi edilenler üzerindeki ortalama tedavi etkisinin (ATT) farkların farkı tahminidir.
Kaç döneme ve gözleme ihtiyacım var?
Yöntem zaman içinde fark aldığı için en az iki dönem (önce ve sonra) esastır. Tek bir dönem etkiyi belirleyemez. Standart hataların güvenilir olması için yaklaşık 40 veya daha fazla gözlemden oluşan makul bir örneklem önerilir.
Paralel eğilimler geçerli olmazsa ne olur?
O zaman DiD tahmini yanlı olur ve nedensel okuma geçersiz olur. Gözlemlenen özellikler üzerinde grupları dengeleyen bir eğilim skoru eşleştirme tasarımı yaygın bir alternatiftir.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/difference-in-differences
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Granger Nedensellik TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Nedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiSağlık ekonomisi↔ karşılaştır
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Eğilim Skoru EşleştirmesiAraştırma istatistiği↔ karşılaştır