平行趋势后几期不显著是为什么啊

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想请教各位大神，
我的回归结果是有显著的负向影响，但是平行趋势检验的后几期一直不显著，有哪位大神可以帮我看一下吗，十分感谢

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关键词：回归结果

回归中是一个合成的效应
分开看的话 缺失影响不显著

wdlbcj 发表于 2024-8-2 15:47
回归中是一个合成的效应
分开看的话 缺失影响不显著

但是回归结果又是显著的，这种的话要怎么才能解决呢？求教

从图来看，是没有政策效应的，但动态效应检验是逐年生成交互项，多检查一下前后回归统一性，也核实一下系数大小。

15760043754 发表于 2024-8-5 13:32
从图来看，是没有政策效应的，但动态效应检验是逐年生成交互项，多检查一下前后回归统一性，也核实一下系数 ...

好的，感谢！！

平行趋势假设（parallel trends assumption）在差分法（difference-in-differences, DiD）中至关重要。该假设表明，在没有政策干预的情况下，处理组和对照组的时间趋势应该是平行的。如果平行趋势检验的后几期不显著，这可能有几种解释：

1. **样本量问题**：后几期的数据点可能较少，导致统计效力降低，即使存在真实的效应也可能检测不到。

2. **模型设定**：可能存在其他未观测到的因素影响了处理组和对照组，在政策实施后期这些因素的作用变得更显著，破坏了原本的平行趋势。

3. **效果衰减或适应性**：随着时间推移，政策干预的效果可能开始衰减，或者被观察者逐渐适应了新的环境，导致后续期的效果不再显著。

4. **随机波动**：即使存在真正的处理效应，后几期的数据也可能会因为随机噪声的影响而不显示出统计上的显著性。

5. **模型遗漏变量**：如果模型中没有控制关键的混杂因素（confounding factors），那么平行趋势检验的结果可能受到偏见影响。

6. **政策影响的非线性或不规则模式**：有些情况下，政策效果并不是单调递增或递减的，而是以某种复杂的方式变化。这可能导致在某些期数中观察不到显著效果。

为了处理这些问题，你可以考虑增加样本量、改进模型设定（比如加入更多的控制变量），或者使用更复杂的分析方法来捕捉不规则的时间效应。此外，细致检查数据的质量和完整性也很重要，确保没有遗漏重要的信息或存在测量错误。

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wdlbcj 发表于 2024-8-2 15:47
回归中是一个合成的效应
分开看的话 缺失影响不显著

大神，可以帮忙看看我这个平行趋势检验能通过吗，如果能通过该如何解释呢，感觉没办法直接写政策实施前都接近于0且均不显著……https://bbs.pinggu.org/thread-11840435-1-1.html

你的政策有事前趋势，检查一下看看是是控制变量的问题，或者不加控制变量观察一下事前是否无法拒绝0假设