राजनीतिक वैज्ञानिकों के लिए गतिशील अंतर-में-अंतर रिग्रेशन का एक मार्गदर्शक

नैतिक प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए अंतर-में-अंतर (DiD) डिज़ाइन राजनीतिक विज्ञान में लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं। यह सामान्य है कि DiD अध्ययन अपने मुख्य परिणामों की रिपोर्ट “गतिशील” या “इवेंट स्टडी” द्वि-तरफ़ा निश्चित प्रभाव (TWFE) रिग्रेशन का उपयोग करके करते हैं। यह रिग्रेशन कई पोस्ट-ट्रीटमेंट समय अंतरालों के लिए औसत उपचार प्रभावों का अनुमान और मुख्य पहचान करने वाले अनुमान: समानांतर प्रवृत्तियों के प्लेसबो परीक्षणों को संयोजित करता है। यद्यपि यह सर्वव्यापी हैं, शोधकर्ताओं को गतिशील उपचार प्रभावों का अनुमान कैसे लगाना चाहिए, इस पर इस क्षेत्र में कोई स्पष्ट और लगातार मार्गदर्शन नहीं है। यह पेपर गुडमैन-बेकन (2021) की शैली में गतिशील TWFE रिग्रेशन गुणांक के एक नवोन्मेषी विभाजन को विकसित करता है। हम इस विभाजन का उपयोग यह दिखाने के लिए करते हैं कि पूर्व-निर्धारण समय अंतराल के गलत विशिष्टता, उन इकाइयों और समय अंतरालों को शामिल करने से पूर्वाग्रह कैसे उत्पन्न हो सकता है जहाँ सभी अवलोकन उपचारित होते हैं, और विभिन्न उपचार समय समूहों में गतिशील उपचार प्रभावों में विविधता। हमारे परिणाम प्रभाव विविधता के कारण पूर्वाग्रह के स्रोत के लिए अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं - जिसे सुन और अब्राहम (2021) “संक्रमण पूर्वाग्रह” कहते हैं - द्वारा सीधे दूषित 2x2 समीकरणों का वर्णन करके। फिर हम साहित्य में कई प्रस्तावित “विविधता-रोबस्ट” आकलकों को जोड़ने के लिए एक सामान्य ढांचा प्रदान करते हैं, यह बताते हुए कि वे इसके द्वारा भिन्न होते हैं कि वे कौन सी 2x2 समीकरणों को शामिल करने का चयन करते हैं। प्रमुख राजनीतिक विज्ञान पत्रिकाओं में प्रकाशित तीन अध्ययन के पुनरुत्पादन के माध्यम से, हम अंत में दिखाते हैं कि पूर्व-निर्धारण चयन और विशिष्टता पर ध्यान देने से निष्कर्ष कैसे बदल सकते हैं।