1、依据处理组中个体的主要特征去掉差距较大的控制组中的个体。2、重新在控制组中寻找与处理组个体特征相近的个体纳入控制组即可调整。
:1、寻找数据来源是否有修改的地方.2、增加试验数据,需要再做试验.F检验显著,t检验不显著说明什么问题-...t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来...
3、并不是所有评估都适合DID（1）不能是“一刀切”类型，即存在受影响的实验组和不受影响的对照组（2）至少两年的面板数据，如果是截面数据一般也别考虑了（1）平行趋势（CT）假设。4、截面数据vs面板数据...
did平行趋势通过至少需要三期数据，这样才能保证结果的正确性。双向固定效应是指:在面板数据模型中，分别控制了时间和地区固定效应，即将不随时间变化的个体特征，以及不随地区变化的时间特征进行控制。PSM-DID是将PSM和DID两种...
did的一个最重要的前提是平行趋势假设，如果不满足，控制组就不能作为实验组的反事实结果，所以外审过不了。DID估计有效性的前提是能通过平行趋势检验。平行趋势检验要求处理组和控制组在实施之前具有相同的趋势，如果不...
进行转换。在传统DID模型中，所有单位的时间一致，安慰剂检验只需在所有单位中随机抽取固定数量的若干单位作为实验组便可。多期did安慰剂检验不通过需要进行转换，多期DID常用于评估效应研究。
1、DID模型效果不好，DID之前需要先平行检验。在平行趋势检验和动态检验中，DID本身的系数是正的，平行趋势检验也通过了。2、但是动态效应检验却为负的情形。在数据处理正确的情况下，DID总效应为正，但各年效应均为负的...
不意味着。平行趋势检验主要关注不同组别之间的趋势差异，而主回归涉及更多的自变量和因变量之间的关系，即使在平行趋势检验中未发现差异，依然存在别的自变量与因变量之间的显著关系。
1、首先平行趋势检验一个显著一个不显著需要寻找数据来源是否有修改的地方。2、其次增加试验数据，需要再做试验。3、最后检验回归方程中各个参数的显著性就能解决了。
无法通过。平行线检验结果为0无法通过。原来这两个变量都是显著的，在位置模型里面加入交互项性别感知走行时间后，原来两项的系数及显著情况全部变为0，并且平行线检验也无法通过。
