利用统一半参数双重差分方法估计处理效应
统计方法学
2025-06-24 v2
摘要
双重差分（DID）方法广泛用于利用干预前后的观测数据估计因果效应。DID 传统上在对方差均值做出平行趋势假设后，估计处理组的平均处理效应。对于偏斜的结果，通常需要进行变换；然而，变换可能难以选择，结果可能对变换的选择敏感，且平行趋势假设是在变换后的尺度上做出的。近期的 DID 方法估计在偏斜结果下可能更优的替代处理效应。然而，每个替代 DID 估计量需要不同的平行趋势假设。我们提出了一种新的 DID 方法，能够在单一的统一平行趋势假设下，估计处理组的平均、分位数、概率和新型 Mann-Whitney 处理效应。所提出的方法使用半参数累积概率模型（CPM）。CPM 是协变量上潜变量的线性模型，其中潜变量来自结果的无指定变换。我们的 DID 方法对给定协变量条件下潜变量的期望做出通用平行趋势假设。因此，我们的方法避免了指定结果变换，也不需要为每个估计量单独做出假设。我们介绍了该方法；描述了识别、估计和推断；进行了评估其性能的模拟实验；并将其应用于评估医疗补助扩展对 HIV 感染者 CD4 计数的影响。
引用
@article{arxiv.2506.12207,
title = {Estimating treatment effects with a unified semi-parametric difference-in-differences approach},
author = {Julia C. Thome and Andrew J. Spieker and Peter F. Rebeiro and Chun Li and Tong Li and Bryan E. Shepherd},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12207},
year = {2025}
}