차이 차이에서 제어 변수를 사용하는 이유는 무엇입니까?

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다음 표준 방정식을 사용하여 차이 차이 접근법에 대한 질문이 있습니다. 여기서 treat는 처리 된 그룹 및 게시물에 대한 더미 변수입니다.

y = a + b_{1} treat + b_{2} post + b_{3} treat \cdot post + u

$y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u$

이제 내 질문은 간단합니다. 왜 대부분의 논문이 여전히 추가 제어 변수를 사용합니까? 병렬 추세 가정이 정확하다면 추가 제어에 대해 걱정할 필요가 없다고 생각했습니다. 제어 변수를 사용해야하는 이유는 두 가지뿐입니다.

그들 없이는 추세가 평행하지 않을 것입니다
DnD 사양은 치료 시점에 치료와 통제 그룹 간의 추세 차이가 개입에 영향을 미치기 때문에 (즉, 상호 작용 용어 treat * post)-다른 변수를 제어하지 않으면 상호 작용 계수가 초과 될 수 있습니다. -/ 과소

누구 든지이 문제에 대해 밝힐 수 있습니까? 내 이유 1) 또는 2)가 의미가 있습니까? DnD에서 제어 변수의 사용을 완전히 이해하지 못합니다.

regression multiple-regression causality

— 사친
소스

추가 제어 변수의 필요성은 치료군이 일부 특정 기능으로 인해 나머지 그룹이 대조군이되는 더 큰 그룹에서 무작위로 선택되었는지 (혹은 사후 분석에서 더 자주) 선택되는지에 따라 달라질 수 있습니다.

— Henry

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그것들이 없으면 [즉, 추가 변수], 경향은 평행하지 않을 것입니다

네 맞습니다. 시변 변수를 모델에 추가하지 않으면 설명하지 않는 단위 별 추세가있을 수 있습니다.

추가 변수없이 병렬 추세 가정이 충족 되더라도 다른 회귀에서와 같이 추가 변수를 추가하면 추정의 정확도가 높아질 수 있습니다. 나는 이것이 마이클 체 르닉이 생각한 것의 일부라고 생각한다.

무해한 계량 경제학 은 도움이 될만한 훌륭한 토론을합니다. 특히 236-37 페이지를 참조하십시오.

— 사용자 697473
소스

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때로는 전처리 후 반응 후 반응의 차이를 계산하여 치료 효과를 볼 때 환자가 자신의 통제 역할을한다고 말합니다. 제어 그룹을 제공하는 목적은 소위 위약 효과를 설명하는 것입니다. 치료가 적용되지 않더라도 긍정적 인 변화가있을 수 있습니다. 따라서 우리가 결정하고자하는 효과는 "위약 효과"이상의 평균 증가입니다.

— 마이클 R. 체 르닉
소스

마이클 안녕, 답변 주셔서 감사합니다. 제어 그룹이 필요한 이유를 이해한다고 생각합니다. 대조군은 처리 = 1이 아닌 것으로 회귀 방정식에 포함됩니다. 이것이 실제 질문이 아닙니다. 문제는 일부 논문이 위에서 언급 한 방정식 위에 추가 제어 변수를 사용하는 이유입니다. 그 또는 다른 사람에게 대답 할 수 있다면 좋을 것입니다. 고마워요!

— sachin

왜 추가 변수 제어 변수를 호출합니까? 모델에 추가 변수를 포함시키는 것을 볼 수있는 유일한 이유는 변수가 모델의 다른 변수에 의해 설명되지 않은 응답의 변형을 설명 할 수 있기 때문입니다.

— Michael R. Chernick

글쎄, 그것은 기본적으로 내 질문입니다. 병렬 추세 가정이 있다고 가정 할 때 왜 이러한 변수 (즉, 우리가 치료법이 설명하는 것을 설명 할 수 있기 때문에 포함 된 제어 변수)를 포함 하시겠습니까? 추가 통제를 포함한다는 것은 그 가정을 완화시키는 수단, 즉 다른 변수를 통제 할 때조차도 치료가 설명 할 수있는 정도를 보는 것을 의미한다고 가정 할 수있었습니다. 이는 병렬 경향 가정을 완전히 테스트 할 수 없기 때문에 발생하며 독자에게 치료 효과에 대해 더 설득 할 수 있습니다. 그러나 그것에 대해 확실하지 않다

— sachin

반응에 대한 영향은 치료만으로 이루어질 필요는 없습니다. 다른 변수가 치료와 무관 한 반응의 변화를 설명 할 수 있다고 말하고 있습니다. 그것은 어떤 것과 상호 작용하는 치료와 관련이 없습니다.

— Michael R. Chernick

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예, 두 가지 요점이 합리적입니다. diff-in-diff 모델의 두 가지 맛을 도출하기 위해 주제에 대한 강의 슬라이드를 볼 수 있습니다 .

— 야경
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Michael의 대답을 계속하면 E [u | treat] = 0이라는 가능한 많은 증거를 제공하려고합니다. 이는 가정이며 직접 검증 할 수는 없지만 독자에게 그 이유를 생각한만큼 신뢰를 많이주고 싶습니다. 개최 할 수 있습니다. 컨트롤을 효과적으로 추가하면 u가 분해되기 시작합니다. 또한 일부 컨트롤은 원하는 모든 것을 얻지 못할 수도 있지만 걱정할 필요가없는 유형의 감각을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, IQ에 대한 통제력이 있다면, 능력에 대한 생략 된 변수에 대한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

— 사용자 1690130
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