Regression model
Phương pháp Sai phân kép (Difference-in-Differences - DiD)
Sai phân kép là một phương pháp suy luận nhân quả ước tính tác động của một sự can thiệp bằng cách so sánh sự thay đổi theo thời gian của một nhóm điều trị và một nhóm đối chứng. Phương pháp này trở nên nổi tiếng nhờ nghiên cứu năm 1994 của Card và Krueger về mức lương tối thiểu và được phát triển trong cuốn "Mostly Harmless Econometrics" của Angrist và Pischke. Nó cô lập tác động điều trị như là sự khác biệt giữa những thay đổi trước và sau của hai nhóm.
Đọc toàn bộ phương pháp
Chỉ dành cho thành viên
Đăng nhậpĐăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+136 more
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Kiểm định nhân quả GrangerKinh tế lượng↔ compare
- Phương pháp Biến Công cụ (IV) cho Suy luận Nhân quảKinh tế học y tế↔ compare
- Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)Kinh tế lượng↔ compare
- Mô hình Hiệu ứng Cố định Dữ liệu BảngKinh tế lượng↔ compare
- Ghép cặp điểm xu hướngThống kê nghiên cứu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Thí nghiệm tự nhiên thích ứngPhân tích Tác động Nhân quả BayesĐánh giá Tác động Phản thực tế BayesDifference-in-Differences (DiD) kiểu BayesThiết kế Nghiên cứu Sự kiện BayesHồi quy Gián đoạn Mờ kiểu BayesBiến Công Cụ Bayes (Bayesian IV)Bayesian Panel Event StudyPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp BayesThí nghiệm tự nhiên có khốiCác thuật toán Khám phá Nhân quả (PC, FCI, LiNGAM)Phân tích Tác động Nhân quảGhép Chính xác Tinh chỉnh (CEM)Đánh giá Tác động Phản thực tế (CIE)Đánh giá Tác động Phản thực tế trong Nghiên cứu Giáo dụcThực nghiệm tự nhiên chéoDifference-in-Differences trong Nghiên cứu Giáo dụcThiết kế Sai khác-trong-Sai khácƯớc lượng vững kép trong nghiên cứu giáo dụcĐánh giá Tác động Phản thực tế ĐộngKhác biệt trong Khác biệt ĐộngThiết kế Nghiên cứu Sự kiện ĐộngBiến động Hồi quy Biến công cụ (Dynamic Instrumental Variables / Arellano-Bond)Chuỗi thời gian bị gián đoạn độngNghiên cứu sự kiện bảng độngPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp ĐộngThiết kế nghiên cứu sự kiện trong nghiên cứu giáo dụcThí nghiệm tự nhiên theo cấu trúc thừa sốƯớc lượng Sai phân Bậc nhấtMô hình hiệu ứng cố định với dữ liệu bảngThiết kế gián đoạn hồi quy mờThiết kế Hồi quy Gián đoạn Mờ trong Nghiên cứu Giáo dụcGhép Chính xác Giảm Bớt cho Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtƯớc lượng Sai khác-trong-Sai khác Hiệu ứng Điều trị Dị biệt (HTE-DiD)Thiết kế nghiên cứu sự kiện hiệu ứng điều trị không đồng nhấtPhân tích chuỗi thời gian gián đoạn hiệu ứng điều trị không đồng nhất (HTE-ITS)Nghiên cứu sự kiện bảng về hiệu ứng điều trị không đồng nhấtKiểm định giả dược cho hiệu ứng điều trị không đồng nhấtGhép Xu xui với Điểm Xu xui cho Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtPhân tích độ nhạy của Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhất đối với Tính nhân quảPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtBiến công cụ (IV) trong Nghiên cứu Giáo dụcPhân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn (ITS)Phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn trong Nghiên cứu Giáo dụcCân bằng xác suất nghịch đảo trong Nghiên cứu Giáo dụcPhân tích tác động nhân quả tăng cường học máyĐánh giá Tác động Phản thực tế Tăng cường Học máyDifference-in-Differences (DiD) tăng cường bằng Học máy (ML-DiD)Ước lượng mạnh mẽ kép tăng cường học máy (ML-DR)Thiết kế nghiên cứu sự kiện tăng cường bằng học máyThiết kế Phân tích Gián đoạn Mờ Tăng cường Học máyChuỗi thời gian gián đoạn tăng cường học máyNghiên cứu sự kiện bảng tăng cường học máyKiểm định giả dược tăng cường bằng học máyTrọng số điểm xu hướng được tăng cường bằng học máyPhân tích độ nhạy tăng cường bằng học máy cho tính nhân quảPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp Tăng cường Học máyMô hình cấu trúc biên (MSM)Mô hình cấu trúc biên trong nghiên cứu giáo dụcƯớc lượng khớp cặpPhân tích Tác động Nhân quả Đa kỳMulti-period Coarsened Exact Matching (ghép khớp chính xác có rút gọn đa kỳ)Đánh giá Tác động Phản thực Đa kỳPhương pháp Sai phân theo Sai phân Đa thời kỳ (Staggered DiD)Ước lượng Đôi khi Mạnh mẽ Đa kỳThiết kế nghiên cứu sự kiện đa kỳChuỗi thời gian bị gián đoạn nhiều giai đoạnƯớc lượng Khớp Nối Đa KỳThiết kế hồi quy gián đoạn đa thời kỳPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp Đa kỳThí nghiệm tự nhiênPhân tích Tác động Nhân quả trên Dữ liệu BảngGhép Chính xác Tinh giản Dữ liệu BảngDữ liệu bảng Khác biệt-trong-Khác biệt (Panel DiD / TWFE)Thiết kế Hồi quy Gián đoạn Mờ Dữ liệu BảngBiến công cụ cho dữ liệu bảng (Panel IV / 2SLS)Chuỗi thời gian bị gián đoạn với dữ liệu bảngBộ ước lượng khớp dữ liệu bảngKiểm định Giả dược liệu BảngGhép điểm xu hướng Dữ liệu BảngThiết kế Hồi quy Gián đoạn Dữ liệu BảngPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp Dữ liệu BảngNghiên cứu sự kiện bảngNghiên cứu sự kiện theo nhóm trong Nghiên cứu Giáo dụcMô hình Hiệu ứng Cố định Dữ liệu BảngNghiên cứu so sánh-nhân quả dựa trên bảngNghiên cứu định lượng quan sát dựa trên bảng dữ liệuThí nghiệm tự nhiên thí điểmKiểm định giả dược trong nghiên cứu giáo dụcPhân tích Tác động Nhân quả trong Đánh giá Chính sáchĐánh giá Chính sách bằng Khớp Chính xác Tinh giản (CEM)Đánh giá Tác động Đối chiếu (CIE) trong Đánh giá Chính sáchĐánh giá Chính sách Sai phân trong Sai phân (Difference-in-Differences)Cân bằng Entropy để Đánh giá Chính sáchThiết kế nghiên cứu sự kiện đánh giá chính sáchHồi quy rời rạc mờ để đánh giá chính sáchĐánh giá chính sách với biến công cụĐánh giá chính sách bằng chuỗi thời gian bị gián đoạnMô hình cấu trúc biên tế đánh giá chính sáchƯớc lượng Khớp Đánh giá Chính sáchNghiên cứu sự kiện theo nhóm dữ liệu (Policy Evaluation Panel Event Study)Kiểm định giả dược trong đánh giá chính sáchĐối chiếu điểm xu hướng để đánh giá chính sáchCân bằng điểm khuynh hướng bằng trọng số cho Đánh giá Chính sáchThiết kế Hồi quy Gián đoạn Đánh giá Chính sáchPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp để Đánh giá Chính sáchThiết kế thực nghiệm đo lường trước và sau can thiệpGhép cặp điểm xu hướng trong nghiên cứu giáo dụcTrọng số điểm xu hướng (PSW / IPW)Cân bằng điểm xu hướng trong Nghiên cứu Giáo dụcMô hình hiệu ứng ngẫu nhiên dữ liệu bảngThiết kế hồi quy gián đoạn (RDD)Thiết kế Gián đoạn Hồi quy trong Nghiên cứu Giáo dụcThiết kế Lược Khúc Xạ (Regression Kink Design - RKD)Robust Counterfactual Impact EvaluationSai Khác Mạnh Mẽ trong Sai KhácThiết kế Hồi quy Gián đoạn Mờ Mạnh mẽƯớc lượng biến công cụ mạnh mẽPhân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn mạnh mẽMô hình cấu trúc biên mạnh mẽBộ ước lượng khớp mạnh (Khớp có hiệu chỉnh sai số)Nghiên cứu sự kiện bảng mạnh mẽThiết kế Hồi quy Gián đoạn Mạnh mẽ (Robust Regression Discontinuity Design)Phương pháp Kiểm soát Tổng hợp Mạnh mẽPhân tích độ nhạy cho tính nhân quảPhân tích độ nhạy đối với tính nhân quả trong nghiên cứu giáo dụcBiến công cụ Dịch chuyển-Chia (Bartik Instrument)Phân tích Tác động Nhân quả Không gianGhép Chính xác Tinh giản Không gian (Spatial CEM)Spatial Counterfactual Impact EvaluationKhác biệt trong khác biệt không gianƯớc lượng kép mạnh mẽ không gianThiết kế nghiên cứu sự kiện không gianTrọng số xác suất nghịch đảo không gian (Spatial IPW)Nghiên cứu sự kiện bảng không gianThiết kế Gián đoạn Hồi quy Không gian (Spatial RDD)Phân tích độ nhạy không gian cho tính nhân quảPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp Không gianThử nghiệm ngẫu nhiên phân cụm theo hình nêm bậc thangPhân tích Dữ liệu Bảng với Đứt gãy Cấu trúcPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp (SCM)Synthetic Control Method in Education Research
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →