処置効果の変化に対応した『差分の差分モデル』ウェビナー

Stata17で登場した差分の差分(difference in differences: DiD)モデルは、
新しい治療法や政策・施策など、その効果を測定するような様々な場面で用いることができます。
現在のStataのDiD分析機能は、新たに処置のタイミングやコホートによって処置効果が変化する場合のDiDをサポートしています。
このウェビナーでは、機能拡張され、便利になった機能をご紹介します。

差分の差分(DiD)モデルは、処置効果モデルにおける平均処置効果を推定する、因果推論において、最もよく用いられる手法のひとつです。
DiDでは処置効果が一定であることを仮定していますが、処置タイミングや処置群によって変化し、この仮定が満たされない場合があります。
本ウェビナーでは、この問題に対して、DiDにおけるATETの推定について解説します。

１. DiDモデルの簡単な説明
DiDモデルと使用するデータの形について簡単に説明します。

２. 不均一な差分の差分モデルの説明
処置タイミングや処置群によって変化し、ATETが変化するDiDについて簡単に説明します

3. モデルの推定
実際にStataを使用して、ATETを推定します

4. まとめ
ウェビナーでお話した内容を簡単にまとめます

・随時チャットで技術スタッフに質問ができます。また、最後にQ&Aの時間を設定します。
・受講中は、一時停止や巻き戻しが可能です。

■参加費用無料

■株式会社ライトストーン　ライブ配信

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