Câu hỏi: Các tùy chọn tốt nhất của tôi để xử lý các mối tương quan ở cấp độ nhóm trong mô hình khác biệt của bảng điều khiển bằng StataSE 14.2 là gì?
Bối cảnh: Tôi có thiết kế Khác biệt (DiD) trong đó chính sách (chăm sóc sức khỏe ban đầu được trợ cấp) được triển khai cho các nhóm tuổi khác nhau (k = 4) trong các năm khác nhau. Giống như nhiều thiết kế DiD, mô hình của tôi phải đối mặt với vấn đề về kết quả cấp độ cá nhân (nhu cầu bác sĩ chưa được đáp ứng trong 12 tháng qua; điều trị nhị phân) và điều trị ở cấp độ nhóm, có nghĩa là sẽ có (1) mối tương quan trong các cụm tuổi * năm và (2) mối tương quan nối tiếp giữa các nhóm tuổi trong nhiều năm.
I E. UNMETigt = αi + αg + αt + gt + TREATgt + COVARSigt + igt
Mặc dù tôi chưa có quyền truy cập vào dữ liệu bảng điều khiển, tôi tưởng tượng mã Stata của tôi có thể bắt đầu từ cơ sở của một cái gì đó như:
xtset id year
xtreg unmet L.i.age##L.i.year + L.treat + L.covars
Hiện tại, mã này không tính đến thực tế là việc điều trị không thay đổi theo i. Tôi biết rằng việc phân cụm theo độ tuổi * năm sẽ sai lệch các tiêu chuẩn bình phương nhỏ nhất do tương quan nối tiếp cho các nhóm tuổi trong các năm. Tôi cũng lưu ý rằng việc phân cụm chỉ theo nhóm tuổi để loại bỏ thành phần thời gian sẽ chỉ còn lại tôi với bốn cụm, điều này không đủ để ước tính mối tương quan mà không có sai lệch. Các tài liệu mà tôi đã tham khảo dường như đặt ra nghi ngờ về sự phù hợp của tùy chọn cụm của Stata với mối tương quan nối tiếp và một số cụm (ví dụ, Angrist & Pischke, 2008 )
Câu hỏi: Các tùy chọn tốt nhất của tôi để xử lý các mối tương quan ở cấp độ nhóm trong mô hình khác biệt của bảng điều khiển bằng StataSE 14.2 là gì?
(1) Một lựa chọn trong tài liệu là sửa các lỗi tiêu chuẩn cho tương quan nối tiếp bậc một ở cấp độ nhóm, sử dụng cấu trúc AR (p) dọc theo các dòng của Hansen (2007) . Tôi chưa thấy bất kỳ mô-đun Stata nào làm điều này, nhưng có ai khác biết về một hoặc một cái gì đó tương tự không?
(2) Một tùy chọn khác mà tôi đã thấy là chặn bootstrapping, giúp khởi động các SE theo nhóm tuổi gần giống với Cameron, Gelbach & Miller (2008) . Điều này có liên quan đến việc chỉ định tùy chọn: vce (bootstrap, cluster (age)) hoặc tôi đã hiểu nhầm?
(3) Có cách tiếp cận nào tốt hơn tôi đang thiếu không?
Xin lỗi nếu tôi bỏ lỡ điều gì đó hiển nhiên! Tôi mới sử dụng hình thức phân tích này.