Cumulative Mutil-cuttoffs RD Designs积累性多断点回归设计

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近期普林斯顿大学的Matias教授在Stata Journal上发布了多断点回归设计的命令，本人最近在使用这个命令进行数据分析。
拟研究积累性多断点的政策效应。但是碰到一些问题，希望关注、熟练掌握传统单断点回归设计或是感兴趣的的大牛和同行们参与讨论，指点一下晚生：

多断点回归设计分两种估计方法，一种是weighted estimate，一种是pooled estimate。两种区别是：weighted是估计多个点各自的政策效应，然后进行线性加权平均。Pooled是去断点化，将所有样本的running variable减去各自断点值，然后全部混合在一起，即回到了传统的单断点回归方式。

但是在分析积累性多断点回归设计时，到底是选择weighted还是pooled？？Matias教授并没有说明，仅仅说明了两者区别。
近期我做的实证是关于具有时间异质性的政策评价。
running variable是时间，outcomes vriable 是政策可能影响的结果变量，有多个。
但是出现的问题的：有的结果变量是weighted显著，但是pooled不显著，
有的结果变量是weighted与pooled均不显著，这个很好下结论，政策无效
有的结果变量是weighted与pooled均显著，这个也很好下结论，政策有效，
但是weighted与pooled均显著或者均不显著，这个结论下得太模棱两可了，审稿人肯定会产生很多问号，所以具体该怎么选择，看那个？？
而如果有的weighted不显著而pooled显著，这个又该怎么下结论呢？
到底是需要关注哪一个估计结果？选择weighted还是pooled？？？
还是两者同时关注？有一个不显著，就说明政策无效，两个都显著才说明政策有效？？？

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关键词：cumulative Designs Design signs sign 断点回归 断点回归分析 多断点回归设计 MCRDD

时间做running variable？这种做法好像有些问题
https://bbs.pinggu.org/thread-7103878-1-1.html

arikjin 发表于 2020-5-23 20:55
时间做running variable？这种做法好像有些问题
https://bbs.pinggu.org/thread-7103878-1-1.html

好的，我看看这篇文献，谢谢，有思路再讨论