Artigos que utilizam o Diff-in-Diff

Falei pouco sobre Diff-in-Diff aqui, somente nos posts Regressão Diff-In-Diff com Efeitos Fixos no R e Diferenças em Diferenças (Diff-in-Diff). Porém, é um modelo muito interessante para quem vai fazer pesquisa, principalmente quando se avalia políticas públicas. Continuar a ler “Artigos que utilizam o Diff-in-Diff”

Artigo utilizando modelos em painel e text mining

Escrevi um texto para o portal deviante falando sobre um dos artigos mais legais de economia que li no ano passado. Além do considerável impacto social do tema, me chamou a atenção ver a autora utilizar text mining – além de outras técnicas estatísticas, como modelos em painel. Fica aí o link do meu texto para quem se interessar: Igualdade de Gênero no Mundo Acadêmico. Nele faço referência ao artigo e também a um bom livro chamado “The Why Axis: Hidden Motives and the Undiscovered Economics”, que é de economia, mas uma boa leitura para qualquer um envolvido em análise de dados.

Leia também:
Diferenças em Diferenças (Diff-in-Diff)
Regressão Diff-In-Diff com Efeitos Fixos no R

Diferenças em Diferenças (Diff-in-Diff)

Já fiz um post sobre como fazer uma regressão de diferenças em diferenças em Regressão Diff-In-Diff com Efeitos Fixos no R, porém não falei muito da técnica. Agora, vou passar uma introdução bem tranquila para você entender a intuição por trás dela.

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Regressão Diff-In-Diff com Efeitos Fixos no R

O conteúdo desse post demanda um certo tempo para explicar e detalhar, mas para não segurar informação, segue um código para rodar um modelo de diferenças em diferenças com efeito fixo em R:

## dummy de periodo: o experimento ocorreu no mes 6
dados_modelo$time = ifelse(dados_modelo$mes > 6, 1, 0);

## dummy de tratamento: grupo tratado tem campo tratamento = 1
dados_modelo$treated = ifelse(dados_modelo$tratamento == 1, 1, 0 );

## dummy tratamento * periodo ~ efeito do experimento
dados_modelo$did = dados_modelo$time * dados_modelo$treated;

## regressao diff-in-diff cujo tratamento eh ter ou nao tratamento
## com efeito fixo por paciente
regressao = lm(variavel_resposta ~ treated + time + did +
factor(paciente_id),data = dados_modelo);
summary(regressao);

Acredito que o leitor não terá muito problemas para entender que se for necessário focar em diff-in-diff, ele deve se atentar para a dummy did e para o efeito fixo a sintaxe factor().

Para quem está com o inglês já no nível próximo ao avançado, enquanto não posto nada a respeito desse tema, sugiro os links abaixo:

DID101R

An intuitive introduction to Difference-in-Differences

Fixed Effects estimators: an introduction