পার্থক্য পদ্ধতি মধ্যে পার্থক্য: চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ গ্রুপের মধ্যে সাধারণ প্রবণতা অনুমানের জন্য পরীক্ষা কিভাবে?

Question

পূর্ববর্তী থ্রেডের একটি মন্তব্য অনুসরণ করে , আমি জানতে চাই যে পার্থক্য পদ্ধতিতে পার্থক্য পদ্ধতিতে চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর মধ্যে সাধারণ প্রবণতার অনুমানের জন্য কেউ কীভাবে পরীক্ষা করতে পারে?

আমি কি সেই ধারণাকে দ্বিগু পয়েন্টের ডেটা দিয়ে পরীক্ষা করতে পারি (উদাহরণস্বরূপ, 2002 সালে বেসলাইন জরিপ, 2002 থেকে 2006 পর্যন্ত চিকিত্সা হয় এবং 2006 সালে ফলো-আপ জরিপ হয়)?

আপনাকে অনেক ধন্যবাদ!

সম্পাদিত: এই প্রশ্নটি পোস্ট করার পরে, "সম্পর্কিত" প্যানেলটি আমাকে এই উত্তরহীন প্রশ্নের দিকে নিয়ে যায় , যেখানে প্রশ্নকর্তা ডিআইডি পদ্ধতিতে সময়ের ট্রেন্ডগুলির জন্য অ্যাকাউন্টের জন্য কোনও পদ্ধতির পিছনে অন্তর্দৃষ্টিগুলি বুঝতে চেয়েছিলেন। আমি এটি এখানে লিঙ্ক করতে চাই যে প্রশ্নটি আমার জন্য খুব আকর্ষণীয়। ধন্যবাদ!

Comments

বিষয়টি অ্যান্ডির পরামর্শ অনুসারে তৈরি হয়েছে, আপনাকে ধন্যবাদ!

— থিয়েন

Answer 1

করণীয় সাধারণ কাজটি হ'ল নিয়ন্ত্রণ এবং চিকিত্সা গোষ্ঠীর প্রাক-চিকিত্সার প্রবণতার ভিজ্যুয়াল পরিদর্শন। এটি বিশেষত সহজ তবে যদি আপনার কেবলমাত্র সেই দুটি গ্রুপেরই একক বাইনারি চিকিত্সা দেওয়া হয়। আদর্শভাবে প্রাক-চিকিত্সার প্রবণতাগুলিকে এরকম কিছু দেখা উচিত:

আমাদের সাধারণ ট্রেন্ডস অনুমানের প্রয়োজন কেন এই প্রশ্নের পূর্ববর্তী উত্তর থেকে এই গ্রাফটি নেওয়া হয়েছিল । এর মধ্যে নীল-ড্যাশযুক্ত রেখার একটি ব্যাখ্যাও রয়েছে যা চিকিত্সার জন্য পাল্টা বাস্তব ফলাফল যা ধরে নেওয়া যায় যে আমরা যদি সমান্তরাল প্রবণতা অনুমানকে যথাযথভাবে যাচাই করতে পারি তবে ধরে নেওয়া যায়।

একটি আনুষ্ঠানিক পরীক্ষা যা বহুবিধ চিকিত্সা বা বেশ কয়েকটি গোষ্ঠীর জন্য উপযুক্ত, সময় চক্রের সাথে চিকিত্সা পরিবর্তনশীল সাথে যোগাযোগ করা। ধরুন আপনার কাছে 3 প্রাক-চিকিত্সা সময়কাল এবং 3 টি চিকিত্সার সময়কাল রয়েছে, আপনি তারপরে

$$y_{it} = \lambda_i + \delta_t + \beta_{-2}D_{it} + \beta_{-1}D_{it} + \beta_1 D_{it} + \beta_2 D_{it} + \beta_3 D_{it} + \epsilon_{it}$$

যেখানে পৃথক পরিণতি হয় সময়ে , এবং পৃথক এবং সময় সংশোধন করা হয়েছে প্রভাব (এই পরিবর্তন-ইন-পরিবর্তন মডেল নিচে লেখা একটি সাধারণ পথ যা একাধিক চিকিত্সা বা বিভিন্ন সময়ে চিকিত্সা জন্য করতে পারবেন হয় )।$y$$i$$t$$\lambda$$\delta$

ধারণা নিম্নোক্ত। প্রথম দুটি প্রাক-চিকিত্সা সময়কালের জন্য আপনি সময় ডামি এবং চিকিত্সা সূচকের ইন্টারঅ্যাকশন অন্তর্ভুক্ত করেন এবং ডামি ভেরিয়েবল ট্র্যাপের কারণে আপনি সর্বশেষ প্রাক চিকিত্সার সময়কালের জন্য একটি ইন্টারঅ্যাকশন ছেড়ে যান। এছাড়াও এখন অন্যান্য সমস্ত মিথস্ক্রিয়া বাদ দেওয়া সময়ের সাথে সম্পর্কিত যা বেসলাইন হিসাবে পরিবেশন করে। যদি চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর মধ্যে ফলাফলের প্রবণতাগুলি একই হয়, তবে এবং ins তাত্পর্যপূর্ণ হওয়া উচিত, অর্থাত্ চিকিত্সার পূর্ববর্তী সময়ের মধ্যে দুটি দলের মধ্যে পার্থক্যের পার্থক্য উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা নয় is ।$\beta_{-2}$$\beta_{-1}$

এই পরীক্ষার একটি আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্য হ'ল চিকিত্সা সূচকটির সাথে চিকিত্সার পরে সময় ডামিগুলির মিথস্ক্রিয়াও তথ্যবহুল। উদাহরণস্বরূপ, আপনাকে দেখায় যে সময়ের সাথে সাথে চিকিত্সার প্রভাবটি হ্রাস পায়, স্থির থাকে বা আরও বৃদ্ধি পায় কিনা। এই পদ্ধতির একটি অ্যাপ্লিকেশন হ'ল অটোর (2003) ।$\beta_{1}, \beta_2, \beta_3$

দ্রষ্টব্য যে সাহিত্যে সাধারণত leads "" "এবং কে" "হিসাবে উল্লেখ করা হয়, যদিও তারা কেবল চিকিত্সার ইন্টারঅ্যাকশনই রয়েছেন সময় ডামি সহ সূচক এবং প্রকৃতপক্ষে সময়-সিরিজের জার্গন অর্থে চিকিত্সার সূচকের পিছনে নেই। এই সমান্তরাল প্রবণতা পরীক্ষার আরও বিশদ বিবরণ স্টিভ পিস্কেকের বক্তৃতা নোটগুলিতে সরবরাহ করা হয়েছে ( এখানে পৃষ্ঠায় 7, বা এখানে পৃষ্ঠা 9))$\beta_{-2}, \beta_{-1}$$\beta_{1}, \beta_2, \beta_3$

Comments

উত্তরটি সত্যিই সহায়ক এবং পিসচের চমৎকার নোটগুলির সাথে সংযোগ দেওয়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। নোটগুলি আমার উভয় প্রশ্নের, বিশেষত প্যানেল ডেটার জন্য ডিডির জন্য সহায়ক ব্যাখ্যা সরবরাহ করে। দেরীতে গ্রহণের জন্য আমি দুঃখিত। ক্ষেত্রে যখন কেবল দুটি সময় পয়েন্ট রয়েছে (যেমন আমার প্রশ্নে), এটি কি সত্য যে সাধারণ প্রবণতাটিকে ন্যায়সঙ্গত করার একমাত্র উপায় হ'ল যুক্তিযুক্ত ধারণাটি প্রদান করা? (কার্ড এবং ক্রুয়েজার হিসাবে ১৯৯৪ এবং আরও তথ্য উপলভ্য হলে পুনর্সূচনা করুন, কার্ড এবং ক্রুয়েগার, 2000)

— থিয়েন

মাত্র দুটি সময়সীমার সাথে পার্থক্যের গল্পের পার্থক্য বিক্রি করা খুব শক্ত কারণ আপনি প্রাক-চিকিত্সার প্রবণতার বিবর্তন সম্পর্কিত কোনও কিছুই দেখাতে পারবেন না। আপনার যদি একটি দৃ strong় যুক্তি তৈরি করা দরকার যে আপনি যদি গ্রাফিকভাবে এটি না দেখাতে পারেন তবে কেন সেই প্রবণতাগুলির সমান্তরাল হওয়া উচিত ছিল। রিগ্রেশন ভিত্তিক পরীক্ষার জন্য আপনার কমপক্ষে 3 টি সময়কালও প্রয়োজন।

— অ্যান্ডি

আপনাকে অনেক ধন্যবাদ. আমি দেখতে চেয়েছিলাম পড়ার একদিন পরে আমার বোঝাপড়া ঠিক আছে কিনা। আমি মনে করি আমি এখনও ডিআইডি ব্যবহার করব এবং রুবিন কার্যকারিতা মডেলের সাথে পরিপূরক করব (সুতরাং আমার কাছে দুটি অনুমানকারী রয়েছে)। আমি কেবলমাত্র একজন স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থী তাই আমি যতক্ষণ অনুমানকারীদের সুবিধাগুলি এবং সীমাবদ্ধতা উভয়ই সরবরাহ করি ততক্ষণ আমি কিছুটা অনুভূতি আঁকতে সক্ষম হব (আশা করি আমি ভাল থাকব আশা করি এই পদ্ধতিগুলি শেখানো হয়নি)। আপনাকে অনেক ধন্যবাদ!

— থিয়েন

আমি "সীসা / ল্যাগ" এর এই পরিভাষাটির সাথে একমত নই। একটি "লেগ" ফলাফলের পূর্ববর্তী মানের জন্য একটি সমন্বয় । সুতরাং গত বছর যদি সিস্টোলিক রক্তচাপ 180 হয় তবে এক বছরের ব্যবধান হিসাবে বর্তমানের 180 বছরের মানটি কোভারিয়েট মান হবে। এই সম্মেলনটি অনুসরণ করার পরে, আমার পক্ষে সর্বদা কোনও "নেতৃত্বের" জন্য সামঞ্জস্য করার কোনও অর্থ নেই। এটি সময়-সময়কালের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রভাব সমন্বয় থেকে পৃথক। গ্রাফিকটিতে আপনি যে মডেলটি চিত্রিত করেছেন তা অনুমান করতে, আমি সেই ধরণের টাইম সিরিজ ব্যবহার করব: স্থির প্রভাবের সময় সামঞ্জস্যকরণ এবং একটি পূর্ব / পোস্ট সূচক।

— অ্যাডামো

একনোমেট্রিক্স সাহিত্যে পরিভাষাটি প্রমিত। অ্যাংজিস্ট অ্যান্ড পিসচে (২০০৯) বেশিরভাগ ক্ষতিগ্রস্থ একনোমেট্রিক্স দেখুন।

— অ্যান্ডি

Answer 2

প্রাক-প্রবণতা সাধারণ অনুমান দুটি সময় এবং দুই পিরিয়ড সহ একটি পার্থক্য-মধ্যে-পার্থক্য কাঠামোতে যুক্তিসঙ্গত কিনা তা যাচাই করার জন্য একটি ভাল পদ্ধতি রয়েছে। তবে একের বেশি প্রাক-চিকিত্সার সময়কালের জন্য কিছু ডেটা থাকা প্রয়োজন (কখনও কখনও দুটি পিরিয়ড সহ ডিআইডি একাধিক পিরিয়ড সহ ডিআইডি তুলনায় আরও ভাল সম্পাদন করে)।

আপনার উদাহরণ বিবেচনা করে আপনি 2002-এর সময়কালের পরে একটি চিকিত্সা এবং অন্য প্রাক চিকিত্সার সময়কালের সাথে একটি ডিআইডি চালাতে পারেন (ধরুন 2001)। এটিটি যদি পরিসংখ্যানগত দিক থেকে এটি পূর্ব প্রবণতার সাধারণ অনুমানের বিরুদ্ধে প্রমাণ হিসাবে গুরুত্বপূর্ণ হয়, অন্য কথায়, 2001-2002-এর সময়কালে এর প্রভাব ইতিমধ্যে ঘটছিল।

নিম্নলিখিত কাগজপত্র এই পদ্ধতির ব্যবহার:

বিটি এবং শিমশ্যাক, ২০১১

লিমা এবং সিলভিরা-নেটো, 2015

Comments

লিঙ্কগুলি এবং আপনার আগ্রহের জন্য হাই ধন্যবাদ তবে, 2001 সালে আমার কাছে ডেটা না থাকায় (বা 2002 সালের তুলনায় অন্য কোনও পূর্ববর্তী বছর), আমি মনে করি না যে কাগজগুলি সাধারণ প্রবণতাগুলির জন্য আমাকে পরীক্ষা করতে পরিচালিত করতে দরকারী। যাইহোক আপনাকে অনেক ধন্যবাদ।

— থিয়েন