可以使用`coefplot`命令生成图形,帮助你直观地理解结果。💡 提示:平行趋势检验是进行DID分析的前提条件,确保你的数据满足这一假设。📈 调整数字4和7,根据你数据中的政策实施时间进行调整。📊 绘制回归系数图,使用`recast(connect)`选项,帮助你更好地理解回归结果。🔍 通过以上步骤,你可以轻松地进行PSM-DID分析...
在实践中,PSM-DID建模流程一般分为以下几个步骤: 第一步,明确问题,确定假设,确定研究对象、研究问题、研究假设和研究方法。明确要评估哪种政策或干预对哪些个体或单位有什么样的影响,并选择合适的数据来源、样本范围、时间跨度、结果变量和协变量 第二步:数据获取、清洗,基于第一步确认好需要获取的变量后,进行数据...
例如处理组和控制组来自两个不通过的区域,或者处理组或者控制组使用了两套调查问卷。 操作***PSM_DID ssc install diff helpdiff 双重差分语法格式 diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit supporttest 语法格式解释 其中“outcome_...
二、实践步骤 第一步 使用PSM模型:依据倾向得分为处理组寻找相似度尽可能高的控制组个体,使得控制组与处理组满足共同趋势假设 第二步 使用DID模型:通过两次差分处理个体效应和时间效应,从而识别政策冲击带来的净效应 三、stata操作 Topic 6. 倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)_哔哩哔哩_bilibili 多时点psm-did模型stat...
PSMDID的操作步骤如下: 1.初始化结构:首先,需要选择一个初始的蛋白质结构作为起始点。这个结构可以来自实验测定的结构或者是通过其他方法预测的结构。 2.扰动结构:将初始结构引入微扰,得到一系列结构变化的蛋白质模型。扰动可以通过对原子坐标进行微小的改变来实现。 3.分子动力学模拟:对扰动结构进行分子动力学模拟,模...
PSM-DID方法包括以下几个步骤: 1. 选择预处理变量:根据实际研究需求,选择能够影响个体选择的预处理变量,例如性别、年龄、教育水平等。 2. 估计倾向得分:使用统计模型(如逻辑回归)来估计每个个体的倾向得分。 3. 进行倾向评分匹配:将观察组个体与控制组个体进行匹配,使得他们的倾向得分尽可能接近。 4. 进行双重差分...
PSM-DID的步骤包括但不限于：定义匹配的种子。生成随机数并进行随机整理。进行近邻匹配，确保处理组和控制组的协变量平衡。检验处理组与控制组协变量的平衡性。去除不满足共同区域假定的观测值。使用匹配后的数据进行DID分析，包括OLS估计和固定效应模型。在分析中，我们还应进行条件检验以确保结果的可靠性...
更具体地,在两期面板中,经典PSM-DID的步骤包括: 第1步、使用处理前的第1期数据,通过 Logit 或 Probit 回归,根据处理变量 与协变量 估计倾向得分 (即 PSM)。 第2步、对于处理组的每位个体i,计算其结果变量的前后变化 。 第3步、对于控制组的每位个体j,计算其结果变量的前后变化 ...
**PSM_DID ssc install diff help diff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit support test 解释 其中“outcome_var”表示结果变量,“treat(varname) ”为必选项,用来指定处理变量,“period(varame)...