呵呵

确实，在差分（DID）分析中，我们通常会使用线性模型如普通最小二乘法（OLS），此时被解释变量为连续型。但是，当你的被解释变量是二值的0/1变量时，你完全可以用Probit或Logit回归来进行DID分析。

在这种情况下，你需要做的是将差分的概念应用于非线性的概率模型中。这通常意味着在估计处理效应时，关注边际效应，即处理状态变化如何影响个体处于特定类别的概率。对于Probit和Logit模型来说，这意味着需要计算平均边际效应（AME）或者边际效应在特定点的值（MESP），而不是直接看系数。

然而，值得注意的是，在使用Probit或Logit模型进行DID分析时，你可能会遇到一些技术上的复杂性。例如，由于非线性估计器，标准误可能需要通过bootstrapping或者delta method来正确计算。另外，差分的解释也会略微不同，因为它现在是关于概率变化而非直接数值的变化。

最后，尽管Probit和Logit模型在处理0/1变量时更直观一些，但是也有一些研究者使用线性概率模型（LPM），即直接用OLS回归二值因变量，虽然这种做法有其自身的假设和解释问题。选择哪种方法取决于你的具体应用场景、数据特性以及你想要传达的分析结果类型。

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