ATT vs ATE bei der Neigungsbewertung bei Verwendung von DiD-Schätzungen

Laut Lee und Little 2017 wird bei Verwendung von Propensity Score (PS) -Methoden die Gewichtung der Gewinnchancen den durchschnittlichen Behandlungseffekt auf die behandelte Person (ATT) erzeugen, während die Verwendung der Unterklassifizierung und Gewichtung nach der inversen Wahrscheinlichkeit der Behandlung (IPTW) zu der Der Effekt wird auf den durchschnittlichen Behandlungseffekt auf die gesamte Probe (ATE) gemessen.

Ich glaube, dass die Differenz-in-Differenz-Schätzung (DiD) eine ATT erzeugen wird. Meine Fragen sind:

1. Gilt die obige Regel bei Verwendung von PS-Methoden mit DiD?
2. Wie wird sich das Gewicht beim Wiegen durch IPTW im Rahmen von DiD auswirken? ATT oder ATE?

Der Artikel ist hinter einer Paywall gesperrt. Dennoch denke ich, dass die wichtigsten Begriffe und Komponenten basierend auf Ihrer Beschreibung angesprochen werden können.

Die Propensity-Score-Gewichtung gewichtet nicht nach den "Gewinnchancen" oder nach der "Umkehrung". Die Gewichtung der Neigungsbewertung gewichtet die Beobachtungen durch Umkehrung der Wahrscheinlichkeit des Eingangs der Behandlung .

Ein Unterschied in Unterschieden ist ein Schätzer und keine Antwortvariable. Die Vorteile von ANCOVA, bei denen das Ergebnis unter Berücksichtigung der Basiswerte als Kovariate modelliert wird, gegenüber einem Change-Score-Ansatz wurden auf dieser Website mehrmals erörtert. Sehen Sie hier für eine lebendige und gründliche Diskussion. Trotzdem ist der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen ein fester Effekt gegenüber einem Versatz; das Ergebnis ist also immer nur die Antwortvariable; Daher ist die Formatierung der Antwortvariablen und die Interpretation des Behandlungsempfangskoeffizienten als Differenzunterschied in beiden Ansätzen gleich.

Der durchschnittliche Behandlungseffekt auf die behandelte und der durchschnittliche Behandlungseffekt (auf die Probe) ist keine Bezeichnung, die ich zuvor gehört habe. Per Definition schätzen wir die ATE, indem wir einen vergleichbaren Satz von Unterschieden subtrahieren, die in einer unbehandelten Gruppe gefunden würden. In einer klinischen Studie würde dies als Hawthorne-Effekt bezeichnet. In Beobachtungsstudien handelt es sich normalerweise um eine Art vorherrschender Fallverzerrung. Zusammen sind sie Arten von Pre / Post-Unterschieden, die nicht als eine Form der Verwechslung auftreten, so dass sie nicht durch die Neigungsbewertung gewichtet werden können.

Unabhängig vom Vorhandensein dieser Effekte kann eine Verwechslung durch die Indikation die Behandlungseffekte übertreiben (oder abschwächen). Propensity-Score-Methoden (Matching oder Gewichtung) sind weiterhin erforderlich, um verwirrende Effekte zu kontrollieren.