Сегодня поговорим про метод тройной разности (triple difference, TD difference-in-difference-in-differences, DDD).
Предположим, что есть два региона. В первом регионе T (treatment) вводится новая медицинская программа, а во втором регионе C (control) — нет. При этом и в регионе T, и в регионе C есть две группы граждан — A и B. Воздействию новой программы подвергается только группа B в регионе T. Кроме того, как и в стандартном методе DiD, есть два временных периода — Pre (до введения новой программы в регионе T) и Post (после введения новой программы в регионе T).
Цель исследователя — оценить средний эффект от внедрения программы на интересующие полисимейкеров показатели здоровья для подвергшихся воздействию.
➡️ Для этого можно, во-первых, сравнить изменение показателей здоровья в группах A и B только в регионе T (в котором вводится программа). Это обычный метод DiD. Но такая оценка получится смещенной, если в регионе T программа приводит к появлению внешних эффектов, которые действуют на группу A, или если есть разнонаправленные тренды в целевой переменной, которые связаны с характеристиками групп A и B (group-specific trends / shocks).
➡️ Во-вторых, можно сравнить изменение показателей здоровья только в группе B, но для штатов Т и С. Это опять обычный метод DiD. Но оценка получится смещенной, если в регионах T и C сильно различаются внешние экономические условия (state-specific trends / shocks), так, что даже без воздействия показатели здоровья для группы B будут меняться очень по-разному.
➡️ Однако можно предположить, что различия во внешних экономических условиях не повлияют на относительные результаты группы А и группы В в двух регионах, и оценить требуемый эффект. Метод тройной разности позволяет получить несмещенную оценку эффекта, даже если есть location-specific trends (относительно регионов T и C) и partition-specific trends (относительно групп A и B).
Сегодня поговорим про метод тройной разности (triple difference, TD difference-in-difference-in-differences, DDD).
Предположим, что есть два региона. В первом регионе T (treatment) вводится новая медицинская программа, а во втором регионе C (control) — нет. При этом и в регионе T, и в регионе C есть две группы граждан — A и B. Воздействию новой программы подвергается только группа B в регионе T. Кроме того, как и в стандартном методе DiD, есть два временных периода — Pre (до введения новой программы в регионе T) и Post (после введения новой программы в регионе T).
Цель исследователя — оценить средний эффект от внедрения программы на интересующие полисимейкеров показатели здоровья для подвергшихся воздействию.
➡️ Для этого можно, во-первых, сравнить изменение показателей здоровья в группах A и B только в регионе T (в котором вводится программа). Это обычный метод DiD. Но такая оценка получится смещенной, если в регионе T программа приводит к появлению внешних эффектов, которые действуют на группу A, или если есть разнонаправленные тренды в целевой переменной, которые связаны с характеристиками групп A и B (group-specific trends / shocks).
➡️ Во-вторых, можно сравнить изменение показателей здоровья только в группе B, но для штатов Т и С. Это опять обычный метод DiD. Но оценка получится смещенной, если в регионах T и C сильно различаются внешние экономические условия (state-specific trends / shocks), так, что даже без воздействия показатели здоровья для группы B будут меняться очень по-разному.
➡️ Однако можно предположить, что различия во внешних экономических условиях не повлияют на относительные результаты группы А и группы В в двух регионах, и оценить требуемый эффект. Метод тройной разности позволяет получить несмещенную оценку эффекта, даже если есть location-specific trends (относительно регионов T и C) и partition-specific trends (относительно групп A и B).
Just as the Bitcoin turmoil continues, crypto traders have taken to Telegram to voice their feelings. Crypto investors can reduce their anxiety about losses by joining the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram. Users are more open to new information on workdays rather than weekends. For crypto enthusiasts, there was the “gm” app, a self-described “meme app” which only allowed users to greet each other with “gm,” or “good morning,” a common acronym thrown around on Crypto Twitter and Discord. But the gm app was shut down back in September after a hacker reportedly gained access to user data. During the meeting with TSE Minister Edson Fachin, Perekopsky also mentioned the TSE channel on the platform as one of the firm's key success stories. Launched as part of the company's commitments to tackle the spread of fake news in Brazil, the verified channel has attracted more than 184,000 members in less than a month. Telegram is a leading cloud-based instant messages platform. It became popular in recent years for its privacy, speed, voice and video quality, and other unmatched features over its main competitor Whatsapp.
from us
