在SAS中做双重差分的方法

Question

双重差分模型在SAS软件中应该怎么做？
双重差分法（DID）是成为目前广泛使用的计量方法，基本都是用STATA做的，想要一份在SAS软件中实现双重差分的教程。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

双重差分模型（Difference-in-Differences, DID）是一种常用的处理时间固定效应和组间差异影响的研究设计。在SAS中实现双重差分可以分为几个步骤：数据准备、构建模型、估计参数和检验结果。以下是详细的步骤以及代码示例。

首先，确保你的数据集包含以下变量：

1. treatment: 受政策影响的虚拟变量，0表示未受影响，1表示受到影响。
2. post: 时间变量，0表示政策实施前，1表示政策实施后。
3. outcome: 结果变量，即我们感兴趣的因变量。
4. controls: 控制变量，可能包括个体特征或其他可能影响结果的因素。

假设你的数据存储在一个名为yourdata.sas7bdat的数据集中，变量名分别为treatment, post, outcome, 和其他控制变量。以下是完整的SAS代码示例：

/* 导入数据 */
proc import datafile="yourdata.sas7bdat" out=mydata dbms=dlm replace;
  delimiter=' ';
run;

/* 创建交互项 */
data mydata;
  set mydata;
  interaction = treatment * post;
run;

/* 定义模型并进行回归分析 */
ods graphics on; /* 打开图形输出 */
ods output parameterestimates=results; /* 输出参数估计结果 */

proc reg data=mydata;
  model outcome = treatment post interaction / selection=none;
  ods select ParameterEstimates; /* 选择输出参数估计部分 */
run;

ods graphics off; /* 关闭图形输出 */

/* 查看结果 */
proc print data=results;
run;

这段代码首先导入数据，然后创建treatment和post的交互项interaction。接下来，它运行一个多元线性回归模型，其中包括treatment、post和它们的交互项作为解释变量。selection=none选项用于防止SAS自动删除不显著的项。ods output语句将输出到名为results的数据集中，我们可以查看这个数据集来得到估计的系数、标准误差、t值和p值。

注意，你需要根据实际情况调整控制变量。此外，对于多重共线性检查、异方差性检验以及残差的可视化，你可能需要额外的代码。如果需要绘制残差图，可以使用SAS的PROC SGPLOT或PROC GPLOT等命令。如果你需要进一步的帮助，比如如何添加更多控制变量或处理特殊问题，请提供更具体的信息。