这种情况可能有以下几个原因:
1. 样本量不足:如果样本量过小,可能会导致统计功效不足,使得DID(差异-in-differences)估计的P值异常大。
2. 干预效果不显著:如果处理组和对照组在干预后没有明显的差异,也会导致P值较大。
3. 模型设定问题:可能你的DID模型设定不够恰当,例如遗漏了重要的协变量或者存在时间趋势未被充分控制。
4. 安慰剂检验的随机性:有时候,即使实际处理效果显著,安慰剂检验也可能会产生较大的P值,因为它是基于随机分配的假定。
5. 数据异常或错误:检查数据是否存在录入错误或者异常值,这些都可能影响到统计结果。
建议你重新审视你的数据和模型设定,确保所有的假设都得到了满足,并考虑增加样本量或者调整模型以提高分析的精确性。
此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用