Por que usar variáveis ​​de controle em diferenças-em-diferenças?

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Eu tenho uma pergunta sobre a abordagem das diferenças nas diferenças com a seguinte equação padrão: que tratar é uma variável fictícia para o grupo e pós tratados.

y=uma+b1 1tratar+b2postar+b3tratar⋅postar+você

Agora, minha pergunta é simples: por que a maioria dos papéis ainda usa variáveis ​​de controle adicionais? Pensei que, se a suposição de tendência paralela estiver correta, não precisaríamos nos preocupar com controles adicionais. Eu só conseguia pensar em 2 razões possíveis para usar variáveis ​​de controle:

  1. sem eles, as tendências não seriam paralelas
  2. porque a especificação DnD atribui quaisquer diferenças nas tendências entre tratamento e grupo controle no momento do tratamento à intervenção (ou seja, o termo de interação tratar * pós) - quando não controlamos outras variáveis, o coeficiente da interação pode estar acima - / discreto

Alguém poderia lançar alguma luz sobre esta questão? Minhas razões 1) ou 2) fazem sentido? Eu não entendo completamente o uso de variáveis ​​de controle no DnD.

regression multiple-regression causality sachin
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A necessidade de variáveis ​​de controle adicionais pode depender se o grupo de tratamento foi selecionado aleatoriamente de um grupo maior, com o restante se tornando controle, ou (como é mais frequentemente o caso na análise post-hoc) devido a algumas características específicas.
Henry

Respostas:

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sem eles [isto é, variáveis ​​adicionais], as tendências não seriam paralelas

Sim está certo. Pode haver tendências específicas da unidade que você não está respondendo, a menos que adicione variáveis ​​variáveis ​​no tempo ao modelo.

Mesmo que a suposição de tendências paralelas seja satisfeita sem variáveis ​​adicionais, a adição de variáveis ​​adicionais pode aumentar a precisão de suas estimativas, assim como em outras regressões. Eu acho que isso faz parte do que Michael Chernick tem em mente.

A Econometria principalmente inofensiva tem uma boa discussão que pode ser útil. Veja especialmente as páginas 236-37.

user697473
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Às vezes, quando observamos um efeito de tratamento calculando a diferença na resposta pós-tratamento ou pré-tratamento, dizemos que o paciente age como seu próprio controle. O objetivo de fornecer um grupo controle é levar em consideração o chamado efeito placebo. Às vezes, pode haver uma mudança positiva, mesmo que o tratamento não seja aplicado. Portanto, o efeito que queremos determinar é o aumento médio acima do "efeito placebo".

Michael R. Chernick
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Olá Michael, obrigado pela sua resposta. Acho que entendo por que precisamos de grupos de controle. O grupo controle é incorporado na minha equação de regressão como aqueles que não têm tratamento = 1. Portanto, essa não é realmente a questão aqui. A questão é por que alguns trabalhos usam variáveis ​​de controle adicionais sobre a equação mencionada acima. Seria ótimo se você pudesse responder sobre isso ou talvez outra pessoa. Obrigado rapazes!
sachin
Por que você chama variáveis ​​adicionais controlam variáveis? A única razão pela qual pude ver a inclusão de variáveis ​​adicionais no modelo seria que as variáveis ​​podem explicar parte da variação na resposta que não foi explicada pelas outras variáveis ​​no modelo.
Michael R. Chernick
Bem, essa é basicamente a minha pergunta: por que incluir essas variáveis ​​(ou seja, variáveis ​​de controle incluídas porque, como você diz, elas poderiam explicar algo que afirmamos que o tratamento explica) ao assumir que a suposição de tendência paralela é válida? Eu poderia apenas supor que incluir controles adicionais significa relaxar essa suposição - ou seja, ver quanto o tratamento pode explicar, mesmo ao controlar outras variáveis. Isso pode ser uma conseqüência de não ser capaz de testar completamente a suposição de tendência paralela e convencer o leitor mais sobre o efeito do tratamento. Mas não tenho certeza sobre isso
sachin
O efeito na resposta não precisa vir apenas do tratamento. Estou dizendo que outras variáveis ​​podem explicar a variação na resposta que é independente do tratamento. Não tem nada a ver com o tratamento interagindo com nada.
Michael R. Chernick
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Continuando a resposta de Michael, você deseja fornecer o máximo de evidência possível de que E [u | trate] = 0. Essa é uma suposição e nunca é diretamente verificável, mas você deseja fornecer tanta confiança aos leitores que tenha pensado em por que pode aguentar. Adicionar controles efetivamente começa a se decompor u. E alguns controles podem não atingir tudo o que você deseja, mas podem dar uma idéia do tipo de coisa com a qual você talvez não precise se preocupar. Por exemplo, se você tivesse um controle para o QI, isso poderia ajudar a diminuir as preocupações das variáveis ​​omitidas quanto à capacidade.

user1690130
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