回归线(面)平行是位置模型的基本假设。如果违背该假设，则说明连接函数选择不 恰当。平行检验适用于位置模型，以及模型中包括数值型解释变量的情况。其原假设是：模型的位置模型即斜率，在被解释变量的不同类别上无显著性差异。
1、样本数据量不足：平行性检验需要在各组数据样本量相等的情况下进行，若样本数据量不足，就会导致平行性检验结果不准确。2、数据异常值：若数据中存在异常值，就会影响平行性检验的结果，导致不通过。
平行趋势检验不通过改进：即不同组间样本在实施前可能存在事前差异，继而导致对实施效果的有偏估计，难以保证对于实施组和对照组在样本分配上的完全随机，非随机分配实施组和对照组的试验称为自然试验(natural ...
有几个原因可能导致平行趋势检验结果不显著，其中一些可能原因包括：1. 样本大小较小：较小的样本大小可能使得检验的统计功效较低，从而导致结果不显著。2. 处理组之间的差异较小：处理组之间的差异较小，可能很难通过统计...
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。
平行趋势检验有以下几种方法：①就是绘制处理组和控制组的时间趋势图。这种方法仅凭肉眼观察较为粗糙，想要得到更为准确、科学的结论还是应该使用事件研究法。②就是事件研究法，我们首先生成年份虚拟变量与处理组虚拟变量的交互...
更改假设条件。现在有自变量性别和感知走行时间，均为分类变量。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。没有卡方值或者...
在多时点差异（DID）分析中，平行趋势检验是衡量处理组（试点城市）在实施前后的趋势变化是否与对照组保持一致的重要步骤。图1清晰展示了在2010年后的创业活跃度对比，处理组与对照组的趋势在前呈现出一致的上升，但自...
平行趋势检验回归出来的都是点原因是处理组和控制组存在差异。平行趋势检验是在检验处理组和控制组在前的时间趋势是否存在差异，两者存在差异的情况下不会出现数值，只会出现点。
具体检验方法如下：1、时间趋势图，绘制处理组和对照组在干预前的趋势图，图形上的趋势应该是平行的，即两组在干预前的发展趋势应该相似，如果趋势图显示出平行趋势，这是一个初步的指示。2、统计检验：使用统计检验方法来...
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