Zastosowanie schematu analizy difference-in-differences w badaniach politycznych. Adam Gendźwiłł Tomasz Żółtak Uniwersytet Warszawski

Podobne dokumenty
Propensity score matching (PSM)

Propensity Score Matching

Modele quasi-eksperymentalne: Różnica w różnicy oraz inne metody

Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe

Modele quasi-eksperymentalne: Różnica w różnicy oraz inne metody

Modele quasi-eksperymentalne: Model regresji nieciągłej

Propensity Score Matching

Metoda najmniejszych kwadratów

Modele quasi-eksperymentalne: Model regresji nieciągłej

Etapy modelowania ekonometrycznego

Modele quasi-eksperymentalne: Model regresji nieciągłej

Propensity Score Matching

Wybory samorządowe 2018 Reguły i strategie

Jakich reform potrzebuje samorządowy system wyborczy w Polsce?

Regresja nieparametryczna series estimator

Dobór metody ewaluacji wpływu

Pomiar wpływu II: Podstawowe koncepcje wyników quasi-eksperymentalnych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Pomiar wpływu I: Jak mierzyć wpływ? Wstęp do projektowania ewaluacji

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Badania eksperymentalne

Statystyka i Analiza Danych

Projektowanie eksperymentu część 2

Projektowanie eksperymentu Część 1

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

EFEKTY WSPARCIA PRZEDSIĘBIORSTW RPO ORAZ POIG. ANALIZA KONTRFAKTYCZNA

Wybór metody ewaluacji

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Propensity Score Matching


METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Szacowanie przyczynowego wpływu interwencji: funkcje, walory, ograniczenia oraz relacje z innymi podejściami w ewaluacji

Schemat eksperymentalny Część 1: Ścieżka techniczna

Natalia Neherbecka. 11 czerwca 2010

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

OBWIESZCZENIE KOMISARZA WYBORCZEGO W KATOWICACH. z dnia 14 listopada 2006 r.

IV WYKŁAD STATYSTYKA. 26/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD listopada 2009

Podręcznik akademicki dofinansowany przez Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego

Opis zakładanych efektów kształcenia na studiach podyplomowych WIEDZA

5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE

Eksperyment jako metoda badawcza

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Metody Ilościowe w Socjologii

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Psychometria PLAN NAJBLIŻSZYCH WYKŁADÓW. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. TEN SLAJD JUŻ ZNAMY

Pomiar wpływu I: Jak mierzyć wpływ? Wstęp do projektowania ewaluacji

Modele zapisane w przestrzeni stanów

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

Nigdy nie jest za późno?

Trafność egzaminów w kontekście metody EWD

Stosowana Analiza Regresji

Statystyka matematyczna dla leśników

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Pobieranie prób i rozkład z próby

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych

Wojciech Skwirz

Uogólniona Metoda Momentów

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Regresja i Korelacja

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

WYKŁAD 2: PSYCHOLOGIA POZNAWCZA JAKO NAUKA EKSPERYMENTALNA

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Zależność. przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna),

Ewaluacja w polityce społecznej

istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy

Metody probabilistyczne

Wykorzystanie metod kontrfaktycznych w badaniach ewaluacyjnych

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

Wyznaczanie minimalnej odważki jako element kwalifikacji operacyjnej procesu walidacji dla wagi analitycznej.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Szacowanie optymalnego systemu Bonus-Malus przy pomocy Pseudo-MLE. Joanna Sawicka

Klasyczny model rzetelności H. Gulliksen (1950) X = T +E

SYMULACJE WYNIKÓW WYBORÓW W UKŁADZIE JOW

Zmierzyłem i co dalej? O opracowaniu pomiarów i analizie niepewności słów kilka

Wagi poststratyfikacyjne w Europejskim Sondażu Społecznym:

Spis treści Wstęp Estymacja Testowanie. Efekty losowe. Bogumiła Koprowska, Elżbieta Kukla

Ekonometria. Modelowanie zmiennej jakościowej. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Warsztat: Randomizacja w programie Excel

Badania marketingowe : podstawy metodyczne / Stanisław Kaczmarczyk. - wyd. 4. Warszawa, 2011

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Testowanie hipotez statystycznych.

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE

Mikroekonometria 14. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Wykład 5 Teoria eksperymentu

Skutki wprowadzenia okręgów jednomandatowych w wyborach lokalnych 1

Mikroekonometria 6. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Transkrypt:

Zastosowanie schematu analizy difference-in-differences w badaniach politycznych Adam Gendźwiłł Tomasz Żółtak Uniwersytet Warszawski

Potential outcomes framework Indywidualny efekt przyczynowy różnica pomiędzy dwoma potencjalnymi wynikami: wartością zmiennej wynikowej dla danej jednostki obserwacji poddanej oddziaływaniu Z, wartością zmiennej wynikowej dla tej samej jednostki poddanej oddziaływaniu W. α i = Y i Z Y i (W) Efekt zawsze względny, tzn. zakłada porównanie pomiędzy dwoma (większą liczbą) dobrze zdefiniowanych sytuacji (odziaływań). Pozwala zdefiniować efekt przyczynowy niezależnie od: mechanizmu przydziału obserwacji do grup poddanych poszczególnym oddziaływaniom budowy całościowego modelu zjawiska metod estymacji wartości takich efektów. Źródła: prace Neymana, Rubina i Hollanda, ekonometria

Efekt interwencji Główny problem wnioskowania przyczynowego (Holland, 1986): Zawsze obserwujemy tylko jeden spośród potencjalnych wyników. Zwykle nie interesujemy się jednak indywidualnymi efektami, ale ich średnimi: Średni efekt oddziaływania na wszystkich badanych (ATE) ATE = E Y Z Y W Średni efekt oddziaływania na badanych poddanych interwencji (ATT) ATT = E Y Z Z Y W Z (powyższe mogą, ale nie muszą, być sobie równe) Można uniknąć potrzeby przewidywania nieobserwowanych potencjalnych wyników dla poszczególnych jednostek.

Mechanizm przydziału do grup Przydział losowy randomizowany eksperyment Proste porównanie średnich zmiennej wynikowej nieobciążona estymacja ATE i ATT (które są sobie równe) Przydział nieuwikłany (unconfounded) nielosowy, ale przy kontroli znanego zestawu zmiennych warunkowo niezależny od potencjalnych wyników. Kontrola zmiennych decydujących o przydziale do grup explicite w modelu regresji Ważenie oparte na propensity score (Inverse Probability of Treatment Weighing) Dobór grupy kontrolnej w oparciu o propensity score (Propensity Score Matching) Inne nielosowe mechanizmy przydziału: Schemat nieciągłości regresji (Regression Discontinuity Design) Difference-in-differences Synthetic Control Group

Metody dla innych mechanizmów przydziału Schemat nieciągłości regresji (RDD): Mechanizm doboru do grup poddanych różnemu oddziaływaniu opiera się na progowej wartości pewnej zmiennej ciągłej Porównanie przewidywanych na podstawie modelu wartości zmiennej wynikowej z obu stron progu Wersje parametryczne i nieparametryczne

Regression Discontinuity Design Lee (2008)

Metody dla innych mechanizmów przydziału Schemat Difference-in-differences: Do identyfikacji średnich potencjalnych wyników używane są wartości zmiennej wynikowej zmierzone w dwóch punktach czasu (niekoniecznie dla tych samych jednostek obserwacji) Wykorzystuje się tu założenie o równoległości trendów (zmian w czasie) w ramach grup w sytuacji braku interwencji Synthetic Control Group: Oparta na pomiarach z co najmniej dwóch punktów czasu Stosowana, gdy interwencji poddana została tylko jedna jednostka obserwacji (ale posiadamy wiele takich, które nie zostały poddane interwencji) Może być postrzegana jako modyfikacja metody DiD

Potencjalne efekty w metodzie DiD 30 25 20 model placebo właściwy model DiD ATT E Y t+1 I I E Y t+1 K I 15 E Y t+1 K K 10 5 0 t-1 t t+1 gr. K gr. I' gr. I ATT = E Y t+1 I I E Y t+1 K I

Estymacja modelu DiD Estymacja MNK regresji z interakcją: Y = b 0 + b g G + b t T + b gt GT + b s S + ε b gt - oszacowanie efektu interwencji (ATT) G przydział do grup (0 kontrolna, 1 poddana interwencji) T moment pomiaru (0 przed, 1 po interwencji) S ew. dodatkowe zmienne kontrolne W takim modelu mogą być też dodatkowo kontrolowane charakterystyki jednostek obserwacji Jeśli w obu punktach czasu badane są te same jednostki obserwacji, zwykle stosuje się wprowadzanie efektów stałych opisujących poszczególne jednostki obserwacji (kontrola cech stałych w czasie, również tych bezpośrednio nieobserwowalnych) w tej specyfikacji model właściwie równoważny porównywaniu średnich zmian w czasie między grupami Błędy standardowe parametrów modelu powinny być szacowane z uwzględnieniem zagnieżdżenia pomiarów w jednostkach obserwacji (jak dla doboru zespołowego)

Przykłady zastosowań D-in-D

Blom-Hansen, Houlberg, Serritzlew (2014)

Bechtel, Heinmueller (2011)

Synthetic Control Group (Abadie, Gardeazabal, 2003) (Gathani et al. 2013)

Reforma prawa wyborczego Kodeks Wyborczy z 2011 r. Wybory do rad gmin System proporcjonalny z listą otwartą (OLPR) tylko w miastach na prawach powiatu System większościowy w JOW (FPTP) w pozostałych gminach

Schemat analizy Wybory 2010 Wybory 2014 Liczba gmin 1 FPTP FPTP 133 2 FPTP + BV FPTP 1788 3 BV FPTP 231 4 OLPR FPTP 261 5 OLPR OLPR 65

Schemat analizy Wybory 2010 Wybory 2014 Liczba gmin 1 FPTP FPTP 133 2 FPTP + BV FPTP 1788 3 BV FPTP 231 4 OLPR FPTP 261 5 OLPR OLPR 65

% zmarnowanych głosów (oddanych na listy bez mandatów) 17

% głosów oddanych na kandydatów bez mandatu 18

% kandydatów partyjnych 19

Więcej szczegółów Gendźwiłł A., Żółtak T. (2016), Skutki wprowadzenia okręgów jednomandatowych w wyborach lokalnych. Studia Regionalne i Lokalne, 3(65): 92-114

Dziękujemy za uwagę. Projekt Dysproporcjonalność w wyborach rad gmin w 2010 i 2014 roku w Polsce finansowany ze środków Narodowego Centrum Nauki (2013/09/N/HS5/00276)