Difference-in-differences (-in-differences) Panel-Modell
Verfasst: Fr 3. Jun 2022, 15:33Hallo.
Für ein Paper rechne ich ein Difference-in-differences-Modell, wozu ich verschiedene Fragen habe:
Modell mit 2 Wellen:
- Mein Datensatz enthält u. a. die abhängige Variable, die Treatment-Variable (0/1) und die Time-Variable (0/1). Das Modell funktioniert sehr gut. Jetzt möchte ich gerne nach Erwerbsstatus (nicht erwerbstätig & in Rente=0 sowie Vollzeit=1, der Erwerbsstatus ist an beiden ts gleich) unterscheiden. Ich habe Stata 16 und daher noch nicht den neuen, bequemen Befehl.
1. Muss ich meinen Erwerbsstatus als Gruppenvariable (bysort ewstatus: reg lifesatis treat_time treatment time2er, robust)
2. oder als dreifachen Interaktionseffekt (reg lifesatis treatment##time2er##vz_ne, robust) hinzufügen?
Modell mit mehreren Wellen:
Jetzt möchte ich gerne mehr Wellen (Zeiträume vor und nach dem Treatment) einbeziehen. Das Treatment setzte aber bei den Befragungspersonen zu unterschiedlichen Zeitpunkten ein. --> Wie codiere ich nun meine Time-Variable?
1. t=0 für den Zeitpunkt des Treatments, -1 für das Jahr davor und 1 für das Jahr danach?
2. Oder vergebe ich einfach einen Wert wie bspw. 5 für das Jahr des Treatments bei jeder Person und die Jahre davor sind 4, 3, ... und danach 6, 7, ...?
3. Wie gehe ich dann weiter mit der Time-Variable um? Als metrische Variable für die Interaktion oder als einzelne Dummy-Variablen?
Ich hoffe, ihr könnt mir helfen!
Danke schon mal!
Für ein Paper rechne ich ein Difference-in-differences-Modell, wozu ich verschiedene Fragen habe:
Modell mit 2 Wellen:
- Mein Datensatz enthält u. a. die abhängige Variable, die Treatment-Variable (0/1) und die Time-Variable (0/1). Das Modell funktioniert sehr gut. Jetzt möchte ich gerne nach Erwerbsstatus (nicht erwerbstätig & in Rente=0 sowie Vollzeit=1, der Erwerbsstatus ist an beiden ts gleich) unterscheiden. Ich habe Stata 16 und daher noch nicht den neuen, bequemen Befehl.
1. Muss ich meinen Erwerbsstatus als Gruppenvariable (bysort ewstatus: reg lifesatis treat_time treatment time2er, robust)
2. oder als dreifachen Interaktionseffekt (reg lifesatis treatment##time2er##vz_ne, robust) hinzufügen?
Modell mit mehreren Wellen:
Jetzt möchte ich gerne mehr Wellen (Zeiträume vor und nach dem Treatment) einbeziehen. Das Treatment setzte aber bei den Befragungspersonen zu unterschiedlichen Zeitpunkten ein. --> Wie codiere ich nun meine Time-Variable?
1. t=0 für den Zeitpunkt des Treatments, -1 für das Jahr davor und 1 für das Jahr danach?
2. Oder vergebe ich einfach einen Wert wie bspw. 5 für das Jahr des Treatments bei jeder Person und die Jahre davor sind 4, 3, ... und danach 6, 7, ...?
3. Wie gehe ich dann weiter mit der Time-Variable um? Als metrische Variable für die Interaktion oder als einzelne Dummy-Variablen?
Ich hoffe, ihr könnt mir helfen!
Danke schon mal!