Diferenças em diferenças e tendências paralelas

Com dois grupos e dois períodos, DiD subtrai a mudança pós-menos-pré do grupo de comparação da mudança pós-menos-pré do grupo tratado

Diferenças fixas de nível entre grupos e choques temporais comuns se cancelam por meio das duas diferenças

O alvo usual é o efeito médio do tratamento sobre os tratados, ou ATT, e não uma mudança bruta antes-depois ou uma diferença entre grupos no período pós-tratamento

A hipótese diz respeito às mudanças médias nos resultados potenciais sem tratamento, não à tendência dos resultados observados depois do início do tratamento

Os níveis dos resultados não precisam ser iguais, mas exposição diferente a ciclos de negócios ou a trajetórias de choques anteriores pode violar as tendências paralelas

Tendências paralelas condicionais podem usar covariáveis anteriores ao tratamento para melhorar a comparabilidade, enquanto controlar variáveis afetadas pelo tratamento cria um novo viés

Ausência de antecipação exige que expectativas ou ações antecipadas não alterem os resultados antes da data de tratamento definida, tornando distintas as datas de anúncio e implementação

Se o tratamento de uma unidade transbordar para os resultados do grupo de comparação, esse grupo pode deixar de representar um contrafactual sem tratamento

Mudanças na composição da amostra, na medição do resultado ou na classificação dos grupos podem fazer o contraste observado refletir um efeito de composição, e não o tratamento

Um estudo de evento usa indicadores do tempo relativo ao tratamento para exibir coeficientes anteriores ao tratamento e a trajetória pós-tratamento em relação a um período de referência

Estimativas próximas de zero antes do tratamento podem ajudar a refutar violações grandes, mas o baixo poder estatístico significa que não podem estabelecer tendências paralelas

Escolher janelas ou especificações até que os pré-coeficientes se tornem insignificantes transforma um diagnóstico em seleção, portanto o desenho deve ser definido antecipadamente

Quando os grupos adotam em datas diferentes, efeitos fixos clássicos de duas vias combinam várias comparações 2×2 em um coeficiente

Quando os efeitos variam por coorte ou tempo de exposição, unidades já tratadas podem se tornar controles para unidades tratadas mais tarde e contaminar estimativas dinâmicas

ATT por grupo-tempo ou métodos de estudo de evento ponderados por interação preservam a heterogeneidade ao tornar explícitos os grupos de comparação e a agregação

Regras de divulgação, requisitos de capital, impostos e regulações de negociação podem variar entre empresas ou regiões, enquanto a antecipação pode começar antes da implementação formal

Políticas podem alcançar unidades não tratadas por meio de concorrentes, cadeias de suprimentos, instituições financeiras ou preços, exigindo distinguir efeitos diretos de efeitos de equilíbrio

Uma linha do tempo institucional deve identificar regras simultâneas, choques macroeconômicos e mudanças na entrada da amostra que poderiam afetar os grupos de modo diferente

Resultados persistentes podem fazer erros-padrão independentes subestimarem a incerteza, por isso o agrupamento costuma ser considerado no nível em que o tratamento é atribuído

Com poucos agrupamentos de políticas, assintóticas usuais de agrupamento são instáveis e podem exigir inferência para amostras pequenas e datas de políticas placebo

Relate tamanho e dinâmica do efeito, intervalos simultâneos para pré-coeficientes, composição da comparação e pesos de agregação

Defina quem é tratado, quando, e quais unidades servem como comparação em cada data, de preferência antes de mostrar as estimativas do resultado

Apresente apoio institucional para tendências paralelas, resultados e covariáveis anteriores ao tratamento, comparações alternativas, placebos e análises de sensibilidade

Não dependa de um único coeficiente TWFE; explique como os efeitos de coorte-tempo são ponderados em um resumo que responde à pergunta formulada