Qual é a melhor maneira de visualizar a diferença entre diferenças para o tratamento binário e contínuo?
Regroco a variável de resultado no conjunto de controles, mas excluo a variável de tratamento e planto os resíduos em cada grupo (caso binário)?
Existe uma maneira de ver a "dinâmica" do parâmetro ATE ao longo do tempo?
Quero mostrar que a suposição de tendência paralela é razoável.
Respostas:
O que normalmente é feito é que você plote as médias das variáveis de resultado para o seu grupo de tratamento e controle ao longo do tempo. Portanto, o grupo controle aqui é naturalmente todos aqueles que não receberam o tratamento, enquanto o grupo tratamento são aqueles que recebem qualquer intensidade do tratamento. Isso foi feito, por exemplo, nesta apresentação (slides 25 e 26, a equação de regressão está no slide 27).
Se você deseja mostrar as tendências paralelas pela intensidade do tratamento, existem diferentes maneiras de fazê-lo e, no final, tudo se resume a como você deseja dividi-las. Por exemplo, você pode traçar o resultado para as unidades tratadas nos 10% superiores, na média e nos 90% da distribuição da intensidade do tratamento. No entanto, raramente vi isso na prática, mas acho que é um exercício significativo.
Para estimar o tempo de desaparecimento do tratamento, você pode seguir Autor (2003) . Ele inclui pistas e atrasos do tratamento, como em onde ele tem dados sobre cada indivíduo , no estado em time , são efeitos fixos no estado, são efeitos fixos no tempo e são controles individuais. Os lags do tratamento estimam o efeito de desaparecimento de
O gráfico está na página 26 de seu artigo. O bom disso é que ele também plota as faixas de confiança (linhas verticais) de cada coeficiente para que você possa ver quando o efeito é realmente diferente de zero. Nesta aplicação, parece que há um efeito de longo prazo do tratamento no segundo ano, embora o efeito geral do tratamento aumente primeiro e depois permaneça estável (embora insignificante).
Você pode fazer o mesmo com os leads. No entanto, essas devem ser insignificantes, pois, caso contrário, isso sugere um comportamento antecipado em relação ao tratamento e, portanto, o status do tratamento pode não ser mais exógeno.k
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