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4.18 RD workshop 3在线视频

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4.18 RD workshop 3课程教案、知识点、字幕

那么如果你报错的话就

告诉我,也可能是你复制错了

也可能是版本

问题 那版本问题一般比较少

可能就**有版本问题

Ok

那么我们直接

跑到88跑到98行之后

100行那个模块你不用管

因为我们根本没有用到这些控制变量

咱们今天不去管它

我们把1114和115行跑了

这个也是

我们去重新定义了一下我们的样本

我这两个跑了

跑完之后

我们直接来看表7

这个表7

如果你们提前预习了或者提前看这个论文

它就是多组多期DID模型

它报告的这些结果

其中

第一个是

我们的 y这是我们的outcome

variable

它的

临时雇用的

情况的对数

第二个是个控制变量

不用管

从 adm开始,210123

4

那么这一组

我们说了 Dsτ

跟大家直接说一下

我这边用阴影用光标圈出来的这部分

这个是Dsτ

我这边共享屏幕了吗

共享了

有的就会忘记共享

大家可以看到我的屏幕对吧

可以看见

好的

那么这5个变量1

1234,这7个变量

我们的 Dsτ,这个

_2是正2,政策发生前两期

_1就是

正1,就是政策发生前一期,然后是0

然后是1234

这个是我们的

最关键的这些变量

后面它又用了两组控制变量

在表7的 note里面

有一个详细的解释

我们就

不再去深究了

那么

还有一个

州固定效应和年份固定效应

y星

号这个就是年份固定效应

就是刚才 xi.

它就生成一串年固定效应

它就是这么来用的

当然其实你这样可以直接点这个

i.year其实也是可以的

还有就是州固定效应的也放在这儿

当然它加了这个条件

加了year1

前面有一些定义

我们之间不去详细的去讨论

还有它用的cluster

我们也加了聚类的这样的一个方差的考虑

那么这个是这个方程

所以大家

你就可以简单的跑一下第124行

那么这个是控制变量最少的

我们可以看到后面几行

分别控制了更多的变量

你对照这个表7

都可以看得很明白

它具体是做了一些什么样的模型的设定

大家跑一下

124行

我们打开表7

好 同学们都跑出来了 对吧

好 我们可以看到

大家如果跑出来的话

你可以用就说一声语音说一声就可以了

如果还没有跑出来

那也可以看一下我的屏幕

那么我们可以看到

在这样的一个结果里面

这一部分的系数就是我们

最感兴趣的这一部分

这儿

这点估计也就是说从这个政策发生之前

两期到一期到0期到1234

那么treatment group

跟control group的差值

包括在这里大家可以看到

确实在政策发生之前

它们的差距是非常小的

也不显著

那么

之后的这几期差值是明显变大

有0.12这么高的一个值

但是它其实也不显著

也不显著

一直都不行

那么这个是大概这样的分析结果

所以我们就知道

多期DID怎么来看它这个结果

这个就出来了

但是因为这个数据本身它已经帮

我们把这些变量都已经算好了

我们自己没有算

如果你拿到一个原始的数据库

那么这些定变量你都要仔细

的把它给定义出来

就按照我们课上讲的数据结构

把它给定义出来

一个的这些dummy都算好

然后再去跑这个回归就可以了

好吧

那么我们

大概讲到这儿

所以大家可以看到 DID的

操作是很简单

regression没有别的东西

但是它的概念

它的数据结构到底是怎么去设计的

这些是大家要搞得非常清楚的

包括这些假设

那么假设检验我们就没有再去做练习

因为

假设检验也是一样的

就是placebo DID

也是这么跑的

画图大家也会画

所以基本上是DID的一些相关分析

同学们有没有什么问题

在我们下课之前

老师我有一个问题

刚刚DID的两阶段

最后有一个估计值和标准误和p值

它是自己手动算的吗

还是有程序可以跑出来

这个就是要跑跑回归才能算出来

刚刚**说的题

然后是因为我们有了一阶段和二阶段就是

父亲去世等于0和等于1

这两个值分别跑出来两个结果

然后估计值我们可以就是说

自己手动减一下

但是标准误还有p值也是自己

算的吗 还是

这个是可以算的

首先是可以手动算的

因为当你知道前面的一重差分的

这个均值就是点估计知道它的标准误

还知道样本量

你知道这三个统计量

这两个值再做一次差分

那么差分之后的均值之差

它的

标准误怎么算

你是可以查到公式

把前面这几个数据带进去

你就能算出它的标准误

算是标准误之后

我们知道均值比上标准误

是不是就是系统容量

那么统计量出来之后

你再去

查 t检验的 t分布的查表

你就知道它的显著度是多少

对不对

这些你都可以手工去做

但是显然手动做会很麻烦

而且会容易出错

所以我们都会推荐大家直接

用软件来去用回归的方法

它会自动报出来 刚才

两个井号

的这样的一个回归

它就帮我们把这个点估计双重差分的点

估计值和它的标准误以及对应的 t统计

和查表得到的 t统计量的显著

度就全都自动报出来了

我就没有必要去手算了

理论上肯定是可以手算的

如果咱们不能手算的话

这个软件也跑不出来 对不对

它是有公式的

这样解释可以吗

听明白谢谢老师

其实老师我是那么意思

就是刚刚表格8.2

然后它的倒数两后两列

然后这个是可以用软件算的是吧

好的 谢谢老师

都没有问题了

好好好不客气

教育定量研究方法(高级)课程列表:

Weeks 1 & 2 Basic Econometrics

-1.1 Regression Outlline

-1.2 Why do we use regression 1

-1.3 Why do we use regression 2

-1.4 Conditional expectation function 1

-1.5 Conditional expectation function 2

-1.6 Classical assumption of OLS

-1.7 Idea of OLS

-1.8 How to use matrix calculation to solve OLS

-1.9 Goodness of fit

-1.10 F test &T test

-1.11 FAQs of regression:practice

-1.12 FAQs of regression:discussion

-1.13 Maximum Likelihood Estimatio

-Basic Econometrics

Weeks 3 & 4: Instrumental Variable

-2.1 Classical assumptions of OLS

-2.2 Omitted variable bias and endogeneity

-2.3 Self-selection bias

-2.4 Idea of IV 1

-2.5 Idea of IV 2

-2.6 Two assumptions of IV

-2.7 Method-of-moments IVE

-2.8 Example of IV estimation

-2.9 2SLS and SEM

-2.10 Residual of 2SLS

-2.11 Standard error of IVE

-2.12 ATE and LATE

-2.13 Extension 1

-2.14 Extension 2

-2.15 Q&A 1

-2.16 Q&A 2

-2.17 Q&A 3

-2.18 Q&A 4

-2.19 IV workshop 1

-2.20 IV workshop 2

-2.21 IV workshop 3

-Weeks 3&4 readings and workshop

-Instrumental Variable

-IV 讨论题目

Weeks 5 & 6: Randomized Experiments - Class Size, Career Academies

-3.1 Introduction

-3.2 Idea of RCT 1

-3.3 Idea of RCT 2

-3.4 Conducting RCT

-3.5 Estimation

-3.6 Threats to the validity of RCT

-3.7 IVE for corss-overs 1

-3.8 IVE for corss-overs 2

-3.9 Clustered group 1

-3.10 Clustered group 2

-3.11 Clustered group 3

-3.12 Q&A 1

-3.13 Q&A 2

-3.14 Q&A 3

-3.15 Q&A 4

-3.16 Fixed-effect model

-3.17 Random-effecrt and Fiexed-effect model

-3.18 Statistic power analysis

-3.19 RCT workshop 1

-3.20 RCT workshop 2

-3.21 RCT workshop 3

-3.22 RCT workshop 4

-Weeks 5&6 readings and workshop

-Randomized Experiments - Class Size, Career Academies

-RCT 讨论题目

Weeks 7 & 8: Natural experiment and DID

-4.1 Introduction

-4.2 DID estimation 1

-4.3 DID estimation 2

-4.5 Assumptions of DID 2

-4.6 DID with multiple periods 1

-4.4 Assumptions of DID 1

-4.7 DID with multiple periods 2

-4.8 DDD

-4.9 Synthetic control methods

-4.10 Q&A 1

-4.11 Q&A 2

-4.12 Q&A 3

-4.13 Q&A 4

-4.14 Q&A 5

-4.15 DID workshop 1

-4.16 DID workshop 2

-4,17 DID workshop 3

-4.18 RD workshop 3

-Week7&8 readings and workshop

-Natural experiment and DID

-DID 讨论题目

Weeks 9 & 10: Regression discontinuity

-5.1 Introduction 1

-5.2 Introduction 2

-5.3 Model Setup

-5.4 RD Estimation 1

-5.5 RD Estimation 2

-5.6 RD Estimation 3

-5.7 Fuzzy RD 1

-5.8 Fuzzy RD 2

-5.9 Fuzzy RD 3

-5.10 Validity and assumption test 1

-5.11 Validity and assumption test 2

-5.12 RD workshop 1

-5.13 RD workshop 2

-5.14 RD workshop 3

-Regression discontinuity

-RD 讨论题目

Weeks 11&12: Propensity Score Matching

-6.1 Review of causal inference model

-6.2 Selection bias

-6.3 Standard OLS

-6.4 Stratification

-6.5 Confrol for covariates

-6.6 PSM 1

-6.7 PSM 2

-6.8 PSM 3

-6.9 Bad control 1

-6.10 Bad control 2

-6.11Q&A 1

-6.12 Q&A 2

-6.13 Q&A 3

-6.14 Q&A 4

-6.15 Q&A 5

-6.16 Q&A 5

-6.17 PSM workshop 1

-6.18 PSM workshop 2

-6.19 PSM workshop 3

-6.20 PSM workshop 4

-6.21 PSM workshop 5

-6.22 PSM workshop 6

-6.23 PSM workshop 7

-6.24 PSM workshop Q&A 1

-6.25 PSM workshop Q&A 2

-Propensity Score Matching

-PSM 讨论题目

Weeks 13&14: HLM

-7.1 Introduction

-7.2 Model setup 1

-7.3 Model setup 2

-7.4 Estimation 1

-7.5 Estimation 2

-7.6 Three level HLM

-7.7 Centering 1

-7.8 Centering 2

-7.9 Growth model 1

-7.10 Growth model 2

-7.11 Meta-analysis 1

-7.12 Meta-analysis 2

-7.13 Q&A 1

-7.14 Q&A 2

-7.15 Q&A 3

-7.16 Q&A 4

-7.17 Q&A 5

-7.18 Q&A 6

-7.19 HLM workshop 1

-7.20 HLM workshop 2

-7.21 HLM workshop 3

-7.22 HLM workshop 4

-7.23 HLM workshop 5

-HLM 讨论题目

-HLM

4.18 RD workshop 3笔记与讨论

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