その施策 効果測定しませんか? Stata17の新機能、差分の差分(difference in differences: DID)モデルは、 新しい治療法や政策・施策など、その効果を測定するような様々な場面で用いることができます。 このウェビナーでは実際にStataを一緒に操作しながら、その機能をコンパクトに紹介します。 |
差分の差分(DIDモデル)は、処置効果モデルにおける平均処置効果を推定する、因果推論において、最もよく用いられる手法のひとつです。 本ウェビナーでは、Stata17で新しく用意されたdidregress(パネルデータではxtdidregress)コマンドでDIDにおけるATETの 推計について解説します。 1.DIDモデルの簡単な説明 DIDモデルと使用するデータの形について簡単に説明します。 2.ATETの推定 実際にStataを使用して、ATETを推定します 3.モデルの診断・検定 ATETの推定後には、並行(共通)トレンドの検定とグラフィカルな診断を行います。 4.標準誤差の調整 十分な標本数が揃わないといった、研究における現実的な課題に対して、ワイルドクラスタブートストラップを利用して、標準誤差を調整する方法を紹介します。 対象:本ウェビナーはv17新機能を利用した構成のため、 新規でご購入予定のお客様、 既にv17をご所有のお客様を対象とした内容となります。 Stataの最新バージョン17をご用意ください。 評価版:https://www.lightstone.co.jp/stata/evaluate.html 新規・アップグレード:https://www.lightstone.co.jp/stata/pricelist.html ・実際の操作画面を見ながら、一緒にStataを操作することができます。 ・随時チャットで技術スタッフに質問ができます。また、最後にQ&Aの時間を設定します。 ・受講中は、一時停止や巻き戻しが可能です。 |
■参加費用 無料 |
■株式会社ライトストーン ライブ配信 |