进一步检查数据,有无记录错误或异常值影响检验结果。必要时可考虑删除部分异常样本。
试验转换变量形式,如取对数、根号等,看是否能使趋势更加平行。
尝试扩充控制变量,考虑是否存在某些关键混杂变量未纳入模型。加入其他控制变量可能改善平行性。
改变匹配算法或距离指标,如尝试精确匹配、内核匹配等,看是否能获得更好的平行趋势。
尝试其他平行趋势检验方法,如 placebo 检验等。方法本身也可能对结果有影响。
考虑双重差分法等其他方法,不强调趋势平行,通过互动项控制组间差异。
如果各种方法后效果依然不佳,可能需要重新考虑研究设计,充分控制混杂变量,或采用更强的准实验设计。
在论文中如实报告平行趋势检验结果,说明研究限制,不过度推论因果关系。

谢谢，那我再加几个控制变量试试吧

做预处理没？

本质来讲，应该是相对你目前已有的信息而言，控制组不合理才会这样，就是说有坏控制组，但到底是真坏还是假坏也不知道。

实在是不行就放弃用这个方法吧，不是一定要用双重查分做的