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目录

  • 1. Pre-trend Test 的局限性

    • 1.1 Low Power
    • 1.2 Distortions from Pre-trend Test
  • 2. Possible Diagonostic Tool
    • 2.1 Pretrends R Package 代码
    • 2.2 Pretrends R Package 优缺点
  • 3. 结语
  • 4. 参考资料
  • 5. 相关推文

1. Pre-trend Test 的局限性

识别真实、有效政策效应 (因果关系) 的困难是数据缺失。在任何时间,研究对象可能处于两种潜在结果中的任何一种,但不可能同时处于两种状态。因此我们需要控制组,作为处理组的反事实状态 (无法观测到、数据缺失) 的替代。一个“良好的”控制组需要和处理组同质,即两者越像越好。Pre-trend test 就是检验处理组和控制组是否“相像”的一个检验。

通常来说,我们希望事前趋势的系数都显著的不异于 0。然后我们就得出结论,因变量的事前趋势在处理组和控制组之间是很相像的。因此,控制组是“良好的”。Roth (2022) 这篇文章告诉我们,pre-trend test 有两个问题。

  • 第一个是 test 本身 low power。即事前平行趋势不满足时,pre-trend test 能检测出事前平行趋势不满足的概率很低。
  • 第二个问题是 distortions from passing the pre-trend test。作者认为能通过平行趋势检验的样本,只是整个 DGP (data generating process) 里的某一类样本(selected sample)。Selected sample 会对政策估计系数造成进一步的统计偏误 (statistical distortion)。

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