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2015-09-07
小弟刚刚开始学习双重差分模型,利用帮助选项中的例子得到一个图表如下,请问各位大神这张图中关键系数是怎么对应的,  1.442, 1.440 ,  -0.002  ,1.520 , 1.544  , 0.024,  0.026 是什么东西;小弟初学,还望各位大神不要嫌弃问题简单

diff ln_wage, t(msp) p(per)
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES ESTIMATION RESULTS
Number of observations in the DIFF-IN-DIFF: 2607
Baseline       Follow-up
Control: 740            657         1397
Treated: 635            575         1210
1375           1232
       
Outcome var.    ln_wage  S. Err.    t     P>t
       
Baseline                                 
Control       1.442                    
Treated       1.440                    
Diff (T-C)    -0.002   0.021    -0.08  0.933
Follow-up                                 
Control       1.520                    
Treated       1.544                    
Diff (T-C)    0.024    0.022    1.11   0.265

Diff-in-Diff     0.026    0.030    0.87   0.386
       
R-square:    0.01
* Means and Standard Errors are estimated by linear        regression
**Inference: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1



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2017-1-15 21:51:13
楼主解决没,我也想知道这个结果怎么看~~
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2017-4-10 21:16:34
我也是近一两个星期刚开始学,现在回复的话虽然是晚了,但是希望还能对其他有相同疑问的小伙伴有所帮助~
假设A为观察组,B为对照组,D为干扰因素,且A、B均受另一因素C的影响,为观察D发生前(设为0)与发生后(设为1)对A的影响有多大,并确保C因素不会影响观察结果,我们需要算出A0-B0,A1-B1,这两个减式的结果排除了C的影响,那么(A1-B1)-(A0-B0)就是D的影响。
该表显示的结果中,
Baseline                                 
Control       1.442     (B0)               
Treated       1.440  (A0)
表示干扰前观察组与对照组的值,相当于B0和A0
Diff (T-C)    -0.002   0.021    -0.08  0.933 就是(A0-B0)  (A0-B0)的标准误  (A0-B0)的t值   (A0-B0)的p值   

Follow-up                                 
Control       1.520          (B1)         
Treated       1.544             (A1)     
表示干扰后的观察组与对照组的值,相当于B1和A1  
Diff (T-C)    0.024    0.022    1.11   0.265  就是   (A1-B1)    (A1-B1)的标准误   (A1-B1)的t值   (A1-B1)的p值

Diff-in-Diff     0.026    0.030    0.87   0.386   就是(A1-B1)-(A0-B0)    (A1-B1)-(A0-B0)的标准误   (A1-B1)-(A0-B0)的t值    (A1-B1)-(A0-B0)的p值
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2017-4-11 09:06:03
如有错误,请指正呀~
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2017-4-11 10:59:59
https://mpra.ub.uni-muenchen.de/43943/
下载这篇文章
有详细diff 介绍
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2017-12-27 10:17:23
wxq19950212 发表于 2017-4-10 21:16
我也是近一两个星期刚开始学,现在回复的话虽然是晚了,但是希望还能对其他有相同疑问的小伙伴有所帮助~
假 ...
解释的详细,棒。
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