安慰剂检验介绍操作及举例

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双重差分法（DID）安慰剂检验的做法：随机抽取500次？

双重差分法（DID）安慰剂检验的做法：随机抽取500次？“安慰剂”（placebo）⼀词来⾃医学上的随机实验，⽐如要检验某种新药的疗效。

此时，可将参加实验的⼈群随机分为两组，其中⼀组为实验组，服⽤真药；⽽另⼀组为控制组，服⽤安慰剂（⽐如，⽆⽤的糖丸），并且不让参与者知道⾃⼰服⽤的究竟是真药还是安慰剂，以避免由于主观⼼理作⽤⽽影响实验效果。

双重差分法（DID）安慰剂检验的核⼼思想就是虚构处理组或者虚构政策时间进⾏估计，如果虚构情况下“伪政策虚拟变量”的系数依然显著，那么就说明原来的估计结果很有可能出现了偏误，我们的被解释变量y的变动很有可能是受到了其他政策或者随机性因素的影响。

说到虚构，那么⾃然是可以随机虚构，也可以不随机虚构（作者⾃⼰设定）。

当然，我更推荐的还是随机虚构处理组或者是政策时间的⽅法。

由于我们使⽤的数据基本都是“⼤N⼩T”型的短⾯板数据，所以随机虚构政策时间没什么意义，⽂献⼀般做法都是将政策年份统⼀提前2年或3年重新进⾏回归，看看政策虚拟变量系数是否依然显著。

我们更多地还是随机虚构处理组，具体做法就是随机选取个体作为处理组，重复500次或者1000次，看看“伪政策虚拟变量”的系数是否显著。

数据来源⽯⼤千等（2018）发表在《中国⼯业经济》的论⽂《智慧城市建设能否降低环境污染》使⽤DID⽅法评估了智慧城市建设对城市环境污染的影响，《中国⼯业经济》期刊官⽹公布了这篇论⽂使⽤的数据和代码。

接下来，我就使⽤这篇论⽂的数据，给⼤家分享⼀下双重差分法（DID）安慰剂检验中随机虚构处理组这种⽅法的Stata操作。

原⽂信息⽯⼤千,丁海,卫平,刘建江.智慧城市建设能否降低环境污染[J].中国⼯业经济,2018(06):117-135.随机虚构处理组的Stata操作双重差分法（DID）安慰剂检验的⼀般做法就是随机选取个体作为处理组，重复500次或者1000次，看看“伪政策虚拟变量”的系数是否显著。

在⽯⼤千等（2018）这篇论⽂中，处理组有32个城市，控制组有165个城市，所以我们需要从197个城市中随机选取32个城市作为“伪处理组”，假设这32个城市是智慧城市试点，其他城市为控制组，然后⽣成“伪政策虚拟变量”（交互项）进⾏回归。

安慰剂检验介绍、操作及举例

安慰剂检验介绍（Placebo test）安慰剂是一种附加实证检验的思路，并不存在一个具体的特定的操作方法。

一般存在两种寻找安慰剂变量的方法。

比如，在已有的实证检验中，发现自变量Xi会影响自变量Zi与因变量Yi之间存在相关关系。

在其后的实证检验中，采用其他主体（国家，省份，公司）的Xj变量作为安慰剂变量，检验Xj是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi 的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

另一种寻找安慰剂变量的方法。

已知，Xi是虚拟变量，Xi=1，if t>T；Xi=0 if t<T；Xi对Zi对Yi的影响的影响在T时前后有显著差异（DID）。

在其后的实证检验中，将Xi`设定为Xi`=1，if t>T+n；Xi`=0 if t<T+n，其中n根据实际情况取值，可正可负。

检验Xi`是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

举例：以美国市场某种政策冲击识别策略的因果关系考察，在最后部分选取英国同期的因变量，检验是否有类似的特征，就是安慰剂检验。

以中国2007年所得税改革作为减税的政策冲击以验证减税对企业创新的影响。

亦可以通过把虚拟的政策实施时间往前往后推几年，作为虚拟的政策时点，如果检验发现没有类似的因果，文章的主要结论就更加可信了。

以下是详细的例题，安慰剂检验在最后。

Surviving Graduate Econometrics with R:Difference-in-Differences Estimation — 2 of 8The following replication exercise closely follows the homework assignment #2 in ECNS 562. The data for this exercise can be found here.The data is about the expansion of the Earned Income Tax Credit. This is a legislation aimed at providing a tax break for low income individuals. For some background on the subject, seeEissa, Nada, and Jeffrey B. Liebman. 1996. Labor Supply Responses to the Earned Income Tax Credit. Quarterly Journal of Economics. 111(2): 605-637.The homework questions (abbreviated):1.Describe and summarize data.2.Calculate the sample means of all variables for (a) single women with nochildren, (b) single women with 1 child, and (c) single women with 2+ children.3.Create a new variable with earnings conditional on working (missing fornon-employed) and calculate the means of this by group as well.4.Construct a variable for the “treatment” called ANYKIDS and a variable for afterthe expansion (called POST93—should be 1 for 1994 and later).5.Create a graph which plots mean annual employment rates by year(1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).6.Calculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect ofthe 1993 EITC expansion on employment of single women.7.Now run a regression to estimate the conditional difference-in-differenceestimate of the effect of the EITC. Use all women with children as the treatment group.8.Reestimate this model including demographic characteristics.9.Add the state unemployment rate and allow its effect to vary by the presence ofchildren.10.A llow the treatment effect to vary by those with 1 or 2+ children.11.Estimate a “placebo” treatment model. Take data from only the pre-reformperiod. Use the same treatment and control groups. Introduce a placebo policy that begins in 1992 (so 1992 and 1993 both have this fake policy).A review: Loading your dataRecall the code for importing your data:STATA:/*Last modified 1/11/2011 */**************************************************************************The following block of commands go at the start of nearly all do files*/*Bracket comments with /* */ or just use an asterisk at line beginningclear /*Clears memory*/set mem 50m /*Adjust this for your particular dataset*/cd "C:\DATA\Econ 562\homework" /*Change this for your file structure*/log using stata_assign2.log, replace /*Log file records all commands & results*/display "$S_DATE $S_TIME"set more offinsheet using eitc.dta, clear*************************************************************************R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # Kevin Goulding # ECNS 562 - Assignment 2 ########################################################################## # Load the foreign package require(foreign) # Import data from web site # update: first download the file eitc.dta from this link: # https:///open?id=0B0iAUHM7ljQ1cUZvRWxjUmpfVXM # Then import from your hard drive: eitc = read.dta("C:/link/to/my/download/folder/eitc.dta")</pre> Note that any comments can be embedded into R code, simply by putting a <code> # </code> to the can download the data file, and import it from your hard drive: eitc = read.dta("C:\DATA\Courses\Econ 562\homework\eitc.dta")Describe and summarize your dataRecall from part 1 of this series, the following code to describe and summarizeyour data:STATA:dessumR:In R, each column of your data is assigned a class which will determine how your data is treated in various functions. To see what class R has interpreted for all your variables, run the following code:1 2 3 4 sapply(eitc,class) summary(eitc)source('sumstats.r') sumstats(eitc)To output the summary statistics table to LaTeX, use the following code:1 2 require(xtable) # xtable package helps create LaTeX code xtable(sumstats(eitc))Note: You will need to re-run the code for sumstats() which you can find in an earlier post.Calculate Conditional Sample MeansSTATA:summarize if children==0summarize if children == 1summarize if children >=1summarize if children >=1 & year == 1994mean work if post93 == 0 & anykids == 1R:1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314 # The following code utilizes the sumstats function (you will need to re-run this code) sumstats(eitc[eitc$children == 0, ])sumstats(eitc[eitc$children == 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Alternately, you can use the built-in summary functionsummary(eitc[eitc$children == 0, ])summary(eitc[eitc$children == 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Another example: Summarize variable 'work' for women with one child from 1993 onwards. summary(subset(eitc, year >= 1993 & children == 1, select=work))The code above includes all summary statistics – but say you are only interested in the mean. You could then be more specific in your coding, like this:1 2 3 mean(eitc[eitc$children == 0, 'work']) mean(eitc[eitc$children == 1, 'work']) mean(eitc[eitc$children >= 1, 'work'])Try out any of the other headings within the summary output, they should also work: min() for minimum value, max() for maximum value, stdev() for standard deviation, and others.Create a New VariableTo create a new variable called “c.earn” equal to earnings conditional on working (if “work” = 1), “NA” otherwise (“work” = 0) – use the following code:STATA:gen cearn = earn if work == 1R:1 2 3 4 5 6 7 eitc$c.earn=eitc$earn*eitc$workz = names(eitc)X = as.data.frame(eitc$c.earn)X[] = lapply(X, function(x){replace(x, x == 0, NA)}) eitc = cbind(eitc,X)eitc$c.earn = NULLnames(eitc) = zConstruct a Treatment VariableConstruct a variable for the treatment called “anykids” = 1 for treated individual (has at least one child); and a variable for after the expansion called “post93” = 1 for 1994 and later.STATA:gen anykids = (children >= 1)gen post93 = (year >= 1994)R:1 2 eitc$post93 = as.numeric(eitc$year >= 1994) eitc$anykids = as.numeric(eitc$children > 0)Create a plotCreate a graph which plots mean annual employment rates by year (1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).STATA:preservecollapse work, by(year anykids)gen work0 = work if anykids==0label var work0 "Single women, no children"gen work1 = work if anykids==1label var work1 "Single women, children"twoway (line work0 year, sort) (line work1 year, sort), ytitle(Labor Force Participation Rates)graph save Graph "homework\eitc1.gph", replaceR:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415 # Take average value of 'work' by year, conditional on anykidsminfo = aggregate(eitc$work, list(eitc$year,eitc$anykids == 1), mean)# rename column headings (variables)names(minfo) = c("YR","Treatment","LFPR")# Attach a new column with labelsminfo$Group[1:6] = "Single women, no children"minfo$Group[7:12] = "Single women, children"minforequire(ggplot2) #package for creating nice plotsqplot(YR, LFPR, data=minfo, geom=c("point","line"), colour=Group,xlab="Year", ylab="Labor Force Participation Rate") The ggplot2 package produces some nice looking charts.Calculate the D-I-D Estimate of the Treatment EffectCalculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.STATA:mean work if post93==0 & anykids==0 mean work if post93==0 & anykids==1 mean work if post93==1 & anykids==0 mean work if post93==1 & anykids==1 R:1 2 3 4 5 a = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 0, select=work))b = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 1, select=work))c = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 0, select=work))d = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 1, select=work)) (d-c)-(b-a)Run a simple D-I-D RegressionNow we will run a regression to estimate the conditional difference-in-difference estimate of the effect of the Earned Income Tax Credit on “work”, using all women with children as the treatment group. The regression equation is as follows:Where is the white noise error term.STATA:gen interaction = post93*anykidsreg work post93 anykids interactionR:1 2 reg1 = lm(work ~ post93 + anykids + post93*anykids, data = eitc) summary(reg1)Include Relevant Demographics in RegressionAdding additional variables is a matter of including them in your coded regression equation, as follows:STATA:gen age2 = age^2 /*Create age-squared variable*/gen nonlaborinc = finc - earn /*Non-labor income*/reg work post93 anykids interaction nonwhite age age2 ed finc nonlaborincR:1 2 3 reg2 = lm(work ~ anykids + post93 + post93*anykids + nonwhite+ age + I(age^2) + ed + finc + I(finc-earn), data = eitc) summary(reg2)Create some new variablesWe will create two new interaction variables:1.The state unemployment rate interacted with number of children.2.The treatment term interacted with individuals with one child, or more than onechild.STATA:gen interu = urate*anykidsgen onekid = (children==1)gen twokid = (children>=2)gen postXone = post93*onekidgen postXtwo = post93*twokidR:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112 # The state unemployment rate interacted with number of childreneitc$urate.int = eitc$urate*eitc$anykids### Creating a new treatment term:# First, we'll create a new dummy variable to distinguish between one child and 2+. eitc$manykids = as.numeric(eitc$children >= 2)# Next, we'll create a new variable by interacting the new dummy# variable with the original interaction term.eitc$tr2 = eitc$p93kids.interaction*eitc$manykidsEstimate a Placebo ModelTesting a placebo model is when you arbitrarily choose a treatment time before your actual treatment time, and test to see if you get a significant treatment effect.STATA:gen placebo = (year >= 1992)gen placeboXany = anykids*placeboreg work anykids placebo placeboXany if year<1994In R, first we’ll subset the data to exclude the time period after the real treatment (1993 and later). N ext, we’ll create a new treatment dummy variable, and run a regression as before on our data subset.R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # sub set the data, including only years before 1994.eitc.sub = eitc[eitc$year <= 1993,]# Create a new "after treatment" dummy variable# and interaction termeitc.sub$post91 = as.numeric(eitc.sub$year >= 1992)# Run a placebo regression where placebo treatment = post91*anykids reg3 <- lm(work ~ anykids + post91 + post91*anykids, data = eitc.sub) summary(reg3)The entire code for this post is available here (File –> Save As). If you have any questions or find problems with my code, you can e-mail me directlyat kevingoulding {at} gmail [dot] com.To continue on to Part 3 of our series, Fixed Effects estimation, click here.。

安慰剂检验介绍、操作及举例

安慰剂检验介绍（Placebo test）安慰剂是一种附加实证检验的思路，并不存在一个具体的特定的操作方法。

一般存在两种寻找安慰剂变量的方法。

比如，在已有的实证检验中，发现自变量Xi会影响自变量Zi与因变量Yi之间存在相关关系。

在其后的实证检验中，采用其他主体（国家，省份，公司）的Xj变量作为安慰剂变量，检验Xj是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi 的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

另一种寻找安慰剂变量的方法。

已知，Xi是虚拟变量，Xi=1，if t>T；Xi=0 if t<T；Xi对Zi对Yi的影响的影响在T时前后有显著差异（DID）。

在其后的实证检验中，将Xi`设定为Xi`=1，if t>T+n；Xi`=0 if t<T+n，其中n根据实际情况取值，可正可负。

检验Xi`是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

举例：以美国市场某种政策冲击识别策略的因果关系考察，在最后部分选取英国同期的因变量，检验是否有类似的特征，就是安慰剂检验。

以中国2007年所得税改革作为减税的政策冲击以验证减税对企业创新的影响。

亦可以通过把虚拟的政策实施时间往前往后推几年，作为虚拟的政策时点，如果检验发现没有类似的因果，文章的主要结论就更加可信了。

以下是详细的例题，安慰剂检验在最后。

安慰剂检验不关于0对称

安慰剂检验不关于0对称摘要：1.安慰剂检验的定义和目的2.安慰剂检验与0 对称的关系3.如何进行安慰剂检验4.0 对称在安慰剂检验中的作用5.结论正文：一、安慰剂检验的定义和目的安慰剂检验（Placebo Test）是一种常用的统计分析方法，主要用于检验实验或观察性研究中的处理效应是否显著。

在实验中，安慰剂检验通常用于评估实验干预的有效性，帮助研究者判断实验结果是否受到其他因素的影响，从而为研究结果的可靠性提供证据。

二、安慰剂检验与0 对称的关系安慰剂检验与0 对称（Zero-Sum）是统计学中两个重要的概念。

在安慰剂检验中，实验组和对照组之间的差异需要通过比较实验组和对照组的平均值来评估。

而0 对称则表示实验组和对照组之间的平均值差异为0，即实验干预对实验结果没有影响。

三、如何进行安慰剂检验进行安慰剂检验的一般步骤如下：1.从样本中随机抽取一定比例的个体，将其定义为实验组。

2.使用greedy match 方法，为实验组匹配相应的对照组。

3.计算实验组和对照组的平均值差异，并进行统计检验。

4.根据统计检验结果判断实验干预是否具有显著性。

四、0 对称在安慰剂检验中的作用0 对称在安慰剂检验中的作用主要体现在两个方面：1.作为安慰剂检验的基准。

在安慰剂检验中，研究者需要根据0 对称原理，评估实验组和对照组之间的平均值差异是否显著。

如果差异不显著，说明实验干预可能没有效果。

2.用于估算置信区间。

在安慰剂检验中，研究者可以通过0 对称原理，估算实验组和对照组之间平均值差异的置信区间。

这有助于更准确地评估实验干预的效果。

五、结论总之，安慰剂检验是一种重要的统计分析方法，用于评估实验或观察性研究中的处理效应是否显著。

0 对称作为安慰剂检验的基准和置信区间的估算依据，在安慰剂检验中起着关键作用。

permute安慰剂检验的原理

permute安慰剂检验的原理安慰剂检验是一种常用的临床试验方法，用于评估一种治疗方法的疗效。

在安慰剂检验中，参与者被随机分配到接受治疗组或安慰剂组，接受不同的处理。

这里，我将从多个角度来解释安慰剂检验的原理。

首先，安慰剂检验基于随机分配的原则。

参与者被随机分配到不同的组别，以消除可能的偏倚和混杂因素。

这样，两组之间的差异可以更准确地归因于治疗方法的效果，而不是其他因素的影响。

其次，安慰剂检验的原理基于安慰剂效应。

安慰剂是一种看似治疗但实际上没有药理作用的物质，它可以产生一种心理效应，使人们感觉到症状的改善。

通过与安慰剂组进行比较，可以评估治疗组的效果是否超过了安慰剂效应，从而确定治疗方法的疗效。

此外，安慰剂检验的原理还基于双盲设计。

在双盲设计中，既有参与者也有研究人员不知道他们所接受的是治疗还是安慰剂。

这样可以避免主观偏见的影响，确保结果的客观性和可靠性。

另外，安慰剂检验的原理还涉及到样本量的确定。

为了提高检验的统计功效，需要合理确定样本量。

通常，样本量的大小与研究的效应大小、显著性水平和统计功效有关。

通过足够大的样本量，可以提高研究的可靠性和推广性。

最后，安慰剂检验的原理还包括数据的收集和分析。

在安慰剂检验中，收集的数据可以是定量的（如生理指标、疾病进展等）或定性的（如症状改善的主观评价）。

这些数据可以通过统计分析方法来比较两组之间的差异，以确定治疗方法的效果。

综上所述，安慰剂检验的原理涉及随机分配、安慰剂效应、双盲设计、样本量确定和数据分析等多个方面。

这些原理的综合运用可以提高研究的可靠性和有效性，从而评估治疗方法的疗效。

安慰剂临床实验用药

安慰剂临床实验用药安慰剂，即被作为对照组的一种虚拟治疗手段，在临床实验中发挥着重要的作用。

本文将从安慰剂的定义、临床实验用药的原则以及安慰剂在临床实验中的应用等方面进行探讨。

一、安慰剂的定义安慰剂是指在临床实验中使用的一种虚假的治疗方法，通常是通过提供一种与真实药物相似的外观和味道的制剂，但实际上并不包含任何有效的药物成分。

安慰剂被用来作为对照组，与测试药物进行比较，以评估测试药物的疗效。

二、临床实验用药的原则在进行临床实验时，用药应遵循一些原则，以确保实验的可靠性和真实性。

1. 随机分组：实验对象应根据一定的随机原则分为试验组和对照组，以尽量减少实验结果的偏差。

2. 盲法：实验的参与者、研究者和评估者应该对用药情况保持不知情的状态，以避免主观因素对实验结果的影响。

3. 双盲对照：随机分组和盲法应结合起来，既让实验对象不知道自己所接受的是测试药物还是安慰剂，也让研究者和评估者不知道实验对象所接受的是哪种药物。

三、安慰剂在临床实验中的应用安慰剂在临床实验中发挥着重要的作用，可以用于以下几个方面：1. 评估疗效：用安慰剂作为对照组，可以帮助评估测试药物的疗效。

通过与安慰剂组的比较，可以判断出测试药物的真实疗效是否超过了安慰剂的效果。

2. 评估安全性：安慰剂组可以作为一个安全控制组，对测试药物的安全性进行评估。

通过与安慰剂组的对比，可以判断出测试药物是否存在不良反应。

3. 增加可靠性：在某些疾病的治疗中，患者的主观感受可能会受到心理因素的影响，使用安慰剂可以排除这些因素，使实验结果更加可靠。

4. 建立基线：在临床实验开始之初，将安慰剂用于对照组可以建立一条基线，用于与后续的实验结果进行比较，从而更好地评估测试药物的效果。

总结：安慰剂作为一种常用的虚拟治疗方法，在临床实验中具有重要的作用。

它可以用于评估测试药物的疗效和安全性，增加实验的可靠性，并建立基线以进行后续的比较。

在选择安慰剂时，需要遵循临床实验用药的原则，采取随机分组和盲法等措施，以确保实验结果的准确性和可靠性。

临床研究中的安慰剂使用

临床研究中的安慰剂使用临床研究是评估和验证医疗手段的有效性和安全性的重要方法之一。

在这个过程中，安慰剂是一个不可或缺的部分，被广泛应用在临床试验中。

本文将探讨临床研究中安慰剂的使用，其作用和必要性。

一、安慰剂在临床研究中的定义安慰剂（Placebo）是指一种无治疗效果的药物或治疗措施，通常是一种无效的药物或治疗方法。

在临床研究中，将安慰剂分配给某一组研究对象，以与实验组进行对照比较，评估新药物或治疗的真实效果。

二、安慰剂的作用和目的1. 作为对照组进行比较：在临床试验中，新药或新疗法的效果需要与安慰剂进行比较，以评估其真正的治疗效果。

通过与安慰剂组进行比较，可以减少其他因素对结果的干扰，从而更准确地评估药物或治疗的疗效。

2. 评估安全性：安慰剂可以用于评估新药物或治疗方法的安全性。

通过与安慰剂组进行对照，可以确定是否存在严重的不良反应，并进一步评估药物或治疗的风险和受益比。

3. 解决心理因素：安慰剂的使用可以帮助满足患者的心理需求。

在一些疾病或疼痛的病例中，患者可能更容易在安慰剂的使用下感到心理上的满足和安宁，从而提高治疗效果。

三、安慰剂使用的伦理考虑在使用安慰剂时，研究人员需要考虑以下伦理问题：1. 患者知情同意：研究人员需要向患者详细说明研究内容和可能的风险，并获得其知情同意。

患者应当清楚了解自己可能被分配到安慰剂组，以便做出明智的决策。

2. 安全保障：研究人员需要确保安慰剂的使用不会对患者的健康带来严重威胁。

在安慰剂的选择上，应尽量避免可能引发不良反应的物质，保障患者的安全。

3. 伦理审查：对于临床研究中涉及到安慰剂的实验，应进行伦理审查。

伦理委员会将评估研究的科学性、必要性、安全性和患者权益的保障，并决定是否批准该研究的进行。

四、安慰剂使用的争议安慰剂在临床研究中的使用也引发了一些争议。

其中主要的争议点包括：1. 伦理问题：一些人认为，在安慰剂组中使用安慰剂是对患者的不人道行为，违背了伦理原则中的最佳利益原则。

多期DID之安慰剂检验、平行趋势检验

多期DID之安慰剂检验、平行趋势检验❝这期将介绍多期DID中安慰剂检验的实现步骤，相关数据后台回复20200628获取。

❞在传统DID模型中，所有单位的政策时间一致，安慰剂检验只需在所有单位中随机抽取固定数量的若干单位作为实验组便可。

但是，在多期DID中每个单位的政策时间不同，该种方法便不再适用。

解决办法就是：为每个样本对象随机抽取样本期作为其政策时间。

比如，本文中提供了我国30个省2000-2018年的数据，在多期DID 中就需要为这30个省中每个省随机抽取2000-2018中的某一个年份作为它的政策时间。

首先，让我们来看一下原始政策时间下的多期DID估计情况：多期DID估计cd ×××××××××use 数据0.dta, clearxtset id year* 生成单位时间处理变量gen DT = ((id == 1 & year >= 2005) | (id == 2 & year >= 2 005) | (id == 3 & year >= 2006) | (id == 4 & year >= 2006) | (id == 5 & year >= 2006) | (id == 6 & year >= 2006) | (id == 7 & y ear >= 2006) | (id == 8 & year >= 2006) | (id == 9 & year >= 2005) | (id == 10 & year >= 2003) | ( id == 11 &year >= 2004) | (id == 12 & year >= 2006) | (id == 13 & year >= 2006) | (id == 14 & year >= 2006) | (id == 15 & year >= 2005) | (id == 16 & ye ar >= 2006) | (id == 17 & year >= 2006) | (id == 18 & year >= 2006) | (id == 19 & year >= 2002) | (id == 20 & year >= 2006) | (id == 21 & year >= 2003) | (id == 22 & year >= 2006) | (id == 23 & year >= 2006) | (id == 24 & year >= 2006) | (id == 25 & year >= 2006) | (id == 27 & year >= 2005) | (id == 28 & year >= 2006) | (id == 29 & year >= 2006) | (id == 30 & year >= 2006)) 多期DID估计:xtreg y DT x1-x6, fe结果:Fixed-effects (within) regression Number of obs = 570 Group variable: id Number of groups = 30R-sq: Obs per group:within = 0.5624 min = 19between = 0.0578 avg = 19.0 overall = 0.2567 max = 19F(7,533) = 97.87corr(u_i, Xb) = -0.3584 Prob > F = 0.0000------------------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------DT | .0792811 .0104967 7.55 0.000 .0586611 .099 901x1 | .7772515 .4184583 1.86 0.064 -.0447783 1.59 9281x2 | .0796133 .0644417 1.24 0.217 -.0469776 .2062043x3 | .2698871 .0823515 3.28 0.001 .1081137 .4316 605x4 | .1934262 .1931832 1.00 0.317 -.1860676 .572 9201x5 | -.7536294 .2024724 -3.72 0.000 -1.151371 -.3558877x6 | -1.154312 .2885104 -4.00 0.000 -1.721069 -.5875551_cons | .8809552 .0650585 13.54 0.000 .7531526 1 .008758-------------+----------------------------------------------------------------sigma_u | .10451545sigma_e | .06805517rho | .70224943 (fraction of variance due to u_i)------------------------------------------------------------------------------F test that all u_i=0: F(29, 533) = 26.25 Prob > F = 0.0000平行趋势检验* 平行趋势检验gen current = ((id == 1 & year == 2005) | (id == 2 & year == 2005) | (id == 3 & year == 2006) | (id == 4 & year == 2006) | (id == 5 & year == 2006) | (id == 6 & year == 2006) | (id == 7 & year == 2006) | (id == 8 & year == 2006) | (id == 9 & year == 2005) | (id == 10 & year == 2003) | ( id == 11 &year == 200 4) | (id == 12 & year == 2006) | (id == 13 & year == 2006) | (id == 14 & year == 2006) | (id == 15 & year == 2005) | (id == 16 & year == 2006) | (id == 17 & year == 2006) | (id == 18 & year== 2006) | (id == 19 & year == 2002) | (id == 20 & year == 200 6) | (id == 21 & year == 2003) | (id == 22 & year == 2006) | (id == 23 & year == 2006) | (id == 24 & year == 2006) | (id == 25 & year == 2006) | (id == 27 & year == 2005) | (id == 28 & year == 2006) | (id == 29 & year == 2006) | (id == 30 & year == 200 6))gen pre6 = f6.currentgen pre5 = f5.currentgen pre4 = f4.currentgen pre3 = f3.currentgen pre2 = f2.currentgen pre1 = f.currentgen post1 = l.currentgen post2 = l2.currentgen post3 = l3.currentgen post4 = l4.currentgen post5 = l5.currentgen post6 = l6.currentgen post7 = l7.currentreplace pre1 = 0 if pre1 == .replace pre2 = 0 if pre2 == .replace pre3 = 0 if pre3 == .replace pre4 = 0 if pre4 == .replace pre5 = 0 if pre5 == .replace pre6 = 0 if pre6 == .replace post1 = 0 if post1 == .replace post2 = 0 if post2 == .replace post3 = 0 if post3 == .replace post4 = 0 if post4 == .replace post5 = 0 if post5 == .replace post6 = 0 if post6 == .replace post7 = 0 if post7 == .xtreg y pre3 pre2 pre1 current post1 post2 post3 post4 post 5 post6 post7 x1-x6, fecoefplot, keep(pre3 pre2 pre1 current post1 post2 post3 po st4 post5 post6 post7) vertical addplot(line @b @at) yline(0) lev els(95)平行趋势检验安慰剂检验生成备用矩阵mat b = J(500,1,0)mat se = J(500,1,0)mat p = J(500,1,0)抽样过程-方案1：在变量year中随机抽取30个数据依次作为这30个省份的政策时间forvalues i=1/500{use 数据0.dta, clearxtset id yearsample 30, countkeep yearmkmat year, matrix(sampleyear) //向量转化为矩阵，方便调用use 数据.dta,clearxtset id yeargen treat = 0* 生成单位时间处理变量foreach j of numlist 1/30 {replace trea = 1 if (id == `j' & year >= sampleyear[`j',1])}qui xtreg y treat x1-x6, fe* 存储并计算所需回归结果mat b[`i',1] = _b[treat]mat se[`i',1] = _se[treat]mat p[`i',1] = 2*ttail(e(df_r),abs(_b[treat]/_se[treat]))}抽样过程-方案2：与方案1不同，这里首先将数据按照省份分组，然后在每个省份组内的year变量中随机抽取一个年份作为其政策时间。

临床实验里面用安慰剂

临床实验里面用安慰剂临床实验中安慰剂的应用临床实验是研究新药物、治疗方法或医疗器械的重要手段之一，其中使用安慰剂也是不可或缺的一环。

本文将探讨临床实验中安慰剂的定义、作用、使用原则以及相关伦理考量。

一、安慰剂的定义和作用安慰剂被定义为一种对照物质，与实验组中的治疗方法相似，但并不包含任何主要治疗成分。

其目的在于模拟实验组的治疗效果，以便更准确地评估治疗方法的疗效。

安慰剂的主要作用有以下几个方面：1. 提供基准标准：将安慰剂与治疗方法进行比较，可以评估治疗方法的真正疗效，判断其相对优劣。

2. 排除心理影响：安慰剂可以使患者在接受治疗期间保持平静，减少心理上的干扰因素，从而更准确地评估治疗效果。

3. 伪装双盲：在双盲实验中，安慰剂可以使实验参与者和研究者都无法分辨出治疗组和对照组的差异，使研究结果更加客观和可靠。

二、安慰剂的使用原则在临床实验中，安慰剂的使用需要遵循一定的原则：1. 合理性和必要性：使用安慰剂必须有合理的科学依据，且该安慰剂对疾病或症状无负面影响。

2. 预先评估：使用安慰剂前必须经过充分的前期研究和评估，以确保其符合实验的目的和要求。

3. 伦理考量：使用安慰剂时，需要充分尊重患者的知情同意权，明确告知他们安慰剂的作用和可能的风险。

4. 严格控制：安慰剂的配制、使用和管理都需要严格控制，以确保实验的可靠性和研究结果的准确性。

三、安慰剂使用中的伦理考量在使用安慰剂时，需要特别注意以下伦理考量：1. 伦理委员会审查：临床实验中使用安慰剂必须经过伦理委员会的审查和批准，确保研究符合伦理规范和患者权益的保护。

2. 知情同意：在使用安慰剂前，研究者必须向患者详细说明安慰剂的作用和可能的风险，并征得患者的知情同意。

3. 保密性和隐私保护：在将实验结果公布时，必须对参与实验的个人信息进行保密处理，以保护患者的隐私权。

4. 随访和退出机制：在实验进行过程中，需要对参与者的病情进行随访，并设立合理的退出机制，以确保他们的权益得到保护。

did模型twfe估计及bacon分解、事件研究、安慰剂检验操作案例

did模型twfe估计及bacon分解、事件研究、安慰剂检验操作案例以下是相关内容，仅供参考：标题：Did模型、TWFE估计及Bacon分解、事件研究、安慰剂检验操作案例一、引言在社会科学和经济学的研究中，DID模型、TWFE估计、Bacon分解、事件研究以及安慰剂检验都是重要的统计分析工具。

这些方法不仅可以帮助我们更深入地理解各种经济和社会现象，还可以在政策制定和评估中发挥关键作用。

二、DID模型理论基础双重差分（DID）模型主要用于处理政策或项目干预带来的影响。

这种方法通过比较政策实施前后，以及实验组和对照组的变化，来估计政策的净效应。

三、TWFE估计操作TWFE估计，即倾向分数匹配加权平均估计，是一种用于处理选择性偏差和观察性偏差的统计方法。

它通过比较处理组和对照组在处理前的特征，来创建平衡的观察数据集。

四、Bacon分解实施步骤Bacon分解将处理效应分解为选择偏差和内生性偏差两部分，通过控制未观察到的异质性来估计政策的净效应。

五、事件研究基本原理事件研究法是一种用来评估某一特定事件对资本市场影响的统计方法。

它通过比较事件发生前后的异常收益率，来估计该事件的经济影响。

六、安慰剂检验操作流程安慰剂检验是一种用于排除偶然因素对结果影响的统计方法。

它通过在对照组实施一个无效的处理，来观察是否有预期的结果出现。

七、操作案例以下是一些关于如何应用这些方法的实际案例：2.1 DID模型在教育政策评估中的应用通过使用DID模型，研究者评估了某教育政策对提高学生成绩的影响。

他们发现，该政策显著提高了学生的学术表现。

2.2 TWFE估计在劳动力市场研究中的案例使用TWFE估计，研究者探讨了劳动力市场中的性别工资差距问题。

他们发现，这种差距主要是由于男女在劳动力市场中的不同选择造成的。

2.3 Bacon分解在税收政策分析中的应用Bacon分解被用于分析税收政策对经济增长的影响。

研究结果显示，税收政策对经济增长的影响可以被分解为选择效应和内生效应两部分。

临床实验安慰剂

临床实验安慰剂在临床试验中，安慰剂被广泛用于对照组，以评估新药物或治疗方法的疗效。

安慰剂本身是一种无效治疗，通常是一个看似真实的药物或治疗，但其成分并无实际药效。

本文将探讨临床实验中安慰剂的角色、原理以及对研究结果的影响。

一、安慰剂在临床实验中的作用安慰剂在临床试验中扮演着重要的对照组的角色。

研究人员将患者随机分为治疗组和安慰剂组，治疗组接受新药物或治疗，而安慰剂组接受安慰剂。

通过对比两组的治疗效果，研究人员可以评估新药物或治疗方法的真实疗效。

二、安慰剂效应的原理安慰剂效应是指患者对安慰剂的治疗产生的真实感受与对治疗的效果之间的联系。

这种效应往往表现为患者对安慰剂治疗产生了预期的疗效，实际上是由于患者对治疗的期望以及心理和生理的自我调节机制产生的。

三、安慰剂对临床研究结果的影响安慰剂对临床研究结果有着重要的影响。

首先，安慰剂可以模拟真实治疗的效果，而且往往可以带来一定的疗效。

这就使得在对照组中使用安慰剂，可以避免了对新药物或治疗方法过于乐观的评估，从而更加客观地评估其疗效。

其次，安慰剂对患者的心理状态和信任也起到了重要的作用。

在实验中，患者对于研究人员和医生的信任是非常重要的，而安慰剂的使用可以提高患者的信任感，使其更加配合研究的要求，进而提高研究结果的可靠性。

四、安慰剂效应的限制尽管安慰剂在临床实验中具有一定的功效和作用，但是安慰剂效应也存在一定的限制。

首先，安慰剂效应对不同的疾病和患者有着不同的影响。

比如在一些疾病中，安慰剂效应可能会更加显著，而在一些慢性病患者中，安慰剂效应可能较为有限。

其次，安慰剂效应很大程度上依赖于患者的期望和信念。

如果患者对治疗没有期望或者怀有负面情绪，安慰剂的效应可能会减弱或失效。

五、伦理问题与安慰剂的使用安慰剂在临床实验中的使用也有其伦理问题。

一方面，安慰剂可能会对患者的治疗产生一定的虚假效果，这使得患者过度依赖安慰剂而忽视了真实的治疗。

另一方面，如果治疗组接受了新药物或治疗方法，而对照组仍然接受安慰剂，这可能会引起对照组患者的不公平待遇。

安慰剂检验不关于0对称

安慰剂检验不关于0对称1. 引言安慰剂（placebo）是指一种看似治疗方法，实际上没有任何药理作用的物质或措施。

安慰剂检验是一种医学研究方法，通过对照组与实验组的比较，评估一种新药物或治疗方法的疗效。

传统上，安慰剂被认为是一种“空白”对照，即不具备任何治疗效果。

然而，近年来的研究表明，安慰剂本身可能具有一定的治疗效应，且不一定是关于0对称的。

2. 安慰剂效应的发现与机制2.1 安慰剂效应的发现安慰剂效应最早是在临床试验中被观察到的。

当实验组和对照组接受相同的治疗时，实验组中有些患者可能表现出明显的改善，而对照组中没有接受治疗的患者则没有改善。

这种现象引起了研究人员的关注，他们开始探究安慰剂效应的机制。

2.2 安慰剂效应的机制安慰剂效应的机制尚不完全清楚，但有几种可能的解释。

首先，安慰剂可能通过心理因素产生作用。

患者对治疗的期望和信任可以影响他们的生理和心理状态，从而导致症状的改善。

其次，安慰剂可能通过生物学机制产生作用。

研究发现，安慰剂可以激活大脑中的内源性镇痛系统，释放内啡肽等物质，从而减轻疼痛和不适感。

此外，安慰剂还可能通过改变神经递质的水平，调节免疫系统的功能等方式发挥作用。

3. 安慰剂检验的设计与实施3.1 安慰剂对照设计安慰剂检验通常采用安慰剂对照设计。

在这种设计中，实验组接受新药物或治疗方法，对照组接受安慰剂，两组之间进行比较。

这样可以排除患者对治疗的期望和信任的影响，更准确地评估新药物或治疗方法的疗效。

3.2 安慰剂效应的测量安慰剂效应的测量是安慰剂检验的关键。

常用的测量方法包括主观评价和客观指标。

主观评价是指患者自己对症状的感受和评价，如疼痛程度、生活质量等。

客观指标是指通过实验室检查或医学观察得到的结果，如血压、心率等。

这些指标可以帮助研究人员客观地评估安慰剂效应的大小。

4. 安慰剂效应的实际意义4.1 临床应用安慰剂效应在临床实践中具有重要的意义。

一方面，安慰剂可以用作对照组，评估新药物或治疗方法的疗效。

安慰剂检验介绍、操作及举例

安慰剂检验介绍（Placebo test）安慰剂是一种附加实证检验的思路，并不存在一个具体的特定的操作方法。

一般存在两种寻找安慰剂变量的方法。

比如，在已有的实证检验中，发现自变量Xi会影响自变量Zi与因变量Yi之间存在相关关系。

在其后的实证检验中，采用其他主体（国家，省份，公司）的Xj变量作为安慰剂变量，检验Xj是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

另一种寻找安慰剂变量的方法。

已知，Xi是虚拟变量，Xi=1，if t>T；Xi=0 if t<T；Xi对Zi对Yi的影响的影响在T时前后有显著差异（DID）。

在其后的实证检验中，将Xi`设定为Xi`=1，if t>T+n；Xi`=0 if t<T+n，其中n根据实际情况取值，可正可负。

检验Xi`是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

举例：以美国市场某种政策冲击识别策略的因果关系考察，在最后部分选取英国同期的因变量，检验是否有类似的特征，就是安慰剂检验。

以中国2007年所得税改革作为减税的政策冲击以验证减税对企业创新的影响。

亦可以通过把虚拟的政策实施时间往前往后推几年，作为虚拟的政策时点，如果检验发现没有类似的因果，文章的主要结论就更加可信了。

以下是详细的例题，安慰剂检验在最后。

Surviving Graduate Econometrics with R: Difference-in-Differences Estimation — 2 of 8The following replication exercise closely follows thehomework assignment #2 in ECNS 562. The data for this exercise can be found here.The data is about the expansion of the Earned Income Tax Credit. This is a legislation aimed at providing a tax break for low income individuals. For some background on the subject, seeEissa, Nada, and Jeffrey B. Liebman. 1996. Labor Supply Responses to the Earned Income Tax Credit. Quarterly Journal of Economics. 111(2): 605-637.The homework questions (abbreviated):1.Describe and summarize data.2.Calculate the sample means of all variables for (a) single women with nochildren, (b) single women with 1 child, and (c) single women with 2+ children.3.Create a new variable with earnings conditional on working (missing fornon-employed) and calculate the means of this by group as well.4.Construct a varia ble for the “treatment” called ANYKIDS and a variable forafter the expansion (called POST93—should be 1 for 1994 and later).5.Create a graph which plots mean annual employment rates by year (1991-1996)for single women with children (treatment) and without children (control).6.Calculate the unconditional difference-in-difference estimates of theeffect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.7.Now run a regression to estimate the conditional difference-in-differenceestimate of the effect of the EITC. Use all women with children as the treatment group.8.Reestimate this model including demographic characteristics.9.Add the state unemployment rate and allow its effect to vary by the presenceof children.10.Allow the treatment effect to vary by those with 1 or 2+ children.11. Estimate a “placebo” treatment model. Take data from only the pre -reformperiod. Use the same treatment and control groups. Introduce a placebo policy that begins in 1992 (so 1992 and 1993 both have this fake policy). A review: Loading your dataRecall the code for importing your data: STATA:/*Last modified 1/11/2011 */************************************************************************* *The following block of commands go at the start of nearly all do files*/ *Bracket comments with /* */ or just use an asterisk at line beginningclear /*Clears memory*/set mem 50m /*Adjust this for your particular dataset*/ cd "C:\DATA\Econ 562\homework" /*Change this for your file structure*/ log using , replace /*Log file records all commands & results*/ display "$S_DATE $S_TIME" set more offinsheet using , clear************************************************************************* R:1 2 3 456 7 8 9 10 # Kevin Goulding# ECNS 562 - Assignment 2########################################################################## # Load the foreign package require(foreign)# Import data from web site# update: first download the file from this link: # Then import from your hard drive:eitc = ("C:/link/to/my/download/folder/")</pre>1112 1314 15Note that any comments can be embedded into R code, simply by putting a <code> # </code> to the download the data file, and import it from your hard drive:eitc = ("C:\DATA\Courses\Econ 562\homework\") Describe and summarize your dataRecall from part 1 of this series, the following code to describe and summarize your data: STATA: des sum R:In R, each column of your data is assigned a class which will determine how your data is treated in various functions. To see what class R has interpreted for all your variables, run the following code: 1 2 3 4 sapply(eitc,class) summary(eitc) source('') sumstats(eitc)To output the summary statistics table to LaTeX, use the following code:1 2 require(xtable) # xtable package helps create LaTeX code xtable(sumstats(eitc))Note: You will need to re-run the code for sumstats() which you can find in an earlier post.Calculate Conditional Sample Means STATA:summarize if children==0 summarize if children == 1summarize if children >=1summarize if children >=1 & year == 1994 mean work if post93 == 0 & anykids == 1 R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14# The following code utilizes the sumstats function (you will need to re-run this code) sumstats(eitc[eitc$children == 0, ])sumstats(eitc[eitc$children == 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Alternately, you can use the built-in summary functionsummary(eitc[eitc$children == 0, ])summary(eitc[eitc$children == 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Another example: Summarize variable 'work' for women with one child from 1993 onwards. summary(subset(eitc, year >= 1993 & children == 1, select=work))The code above includes all summary statistics – but say you are only interested in the mean. You could then be more specific in your coding, like this:1 2 3mean(eitc[eitc$children == 0, 'work']) mean(eitc[eitc$children == 1, 'work']) mean(eitc[eitc$children >= 1, 'work'])Try out any of the other headings within the summary output, they should also work: min() for minimum value, max() for maximum value, stdev() for standard deviation, and others.Create a New VariableTo create a new variable called “” equal to earnings conditional on working (if “work” = 1), “NA” otherwise (“work” = 0) – use the following code:STATA:gen cearn = earn if work == 1 R:12 3 4 5 6 7eitc$=eitc$earn*eitc$workz = names(eitc)X = = lapply(X, function(x){replace(x, x == 0, NA)}) eitc = cbind(eitc,X)eitc$ = NULLnames(eitc) = zConstruct a Treatment VariableCon struct a variable for the treatment called “anykids” = 1 for treated individual (has at least one child); and a variable for after the expansion called “post93” = 1 for 1994 and later.STATA:gen anykids = (children >= 1)gen post93 = (year >= 1994)R:1 2eitc$post93 = (eitc$year >= 1994) eitc$anykids = (eitc$children > 0)Create a plotCreate a graph which plots mean annual employment rates by year (1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).STATA:preservecollapse work, by(year anykids)gen work0 = work if anykids==0label var work0 "Single women, no children"gen work1 = work if anykids==1label var work1 "Single women, children"twoway (line work0 year, sort) (line work1 year, sort), ytitle(Labor Force Participation Rates)graph save Graph "homework\", replaceR:12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15# Take average value of 'work' by year, conditional on anykidsminfo = aggregate(eitc$work, list(eitc$year,eitc$anykids == 1), mean)# rename column headings (variables)names(minfo) = c("YR","Treatment","LFPR")# Attach a new column with labelsminfo$Group[1:6] = "Single women, no children"minfo$Group[7:12] = "Single women, children"minforequire(ggplot2) #package for creating nice plotsqplot(YR, LFPR, data=minfo, geom=c("point","line"), colour=Group,xlab="Year", ylab="Labor Force Participation Rate") The ggplot2 package produces some nice looking charts.Calculate the D-I-D Estimate of the Treatment EffectCalculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.STATA:mean work if post93==0 & anykids==0mean work if post93==0 & anykids==1mean work if post93==1 & anykids==0mean work if post93==1 & anykids==1R:1 2 3 4 5a = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 0, select=work))b = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 1, select=work))c = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 0, select=work))d = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 1, select=work)) (d-c)-(b-a)Run a simple D-I-D RegressionNow we will run a regression to estimate the conditional difference-in-difference estimate of the effect of the Earned Income Tax Credit on “work”, using all women with children as the treatment group. The regression equation is as follows:Where is the white noise error term.STATA:gen interaction = post93*anykidsreg work post93 anykids interactionR:1 2reg1 = lm(work ~ post93 + anykids + post93*anykids, data = eitc) summary(reg1)Include Relevant Demographics in RegressionAdding additional variables is a matter of including them in your coded regression equation, as follows:STATA:gen age2 = age^2 /*Create age-squared variable*/gen nonlaborinc = finc - earn /*Non-labor income*/reg work post93 anykids interaction nonwhite age age2 ed finc nonlaborinc R:1 2 3reg2 = lm(work ~ anykids + post93 + post93*anykids + nonwhite+ age + I(age^2) + ed + finc + I(finc-earn), data = eitc) summary(reg2)Create some new variablesWe will create two new interaction variables:1.The state unemployment rate interacted with number of children.2.The treatment term interacted with individuals with one child, or more thanone child.STATA:gen interu = urate*anykidsgen onekid = (children==1)gen twokid = (children>=2)gen postXone = post93*onekidgen postXtwo = post93*twokidR:1 2 3 4 5 6 7# The state unemployment rate interacted with number of childreneitc$ = eitc$urate*eitc$anykids### Creating a new treatment term:# First, we'll create a new dummy variable to distinguish between one child and 2+. eitc$manykids = (eitc$children >= 2)89 10 11 12# Next, we'll create a new variable by interacting the new dummy # variable with the original interaction term.eitc$tr2 = eitc$*eitc$manykidsEstimate a Placebo ModelTesting a placebo model is when you arbitrarily choose a treatment time before your actual treatment time, and test to see if you get a significant treatment effect. STATA:gen placebo = (year >= 1992)gen placeboXany = anykids*placeboreg work anykids placebo placeboXany if year<1994In R, first we’ll subset the data to exclude the time period after the real treatment (1993 and later). Next, we’ll create a new treatment dummy variable, and run a regression as before on our data subset.R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10# sub set the data, including only years before 1994.= eitc[eitc$year <= 1993,]# Create a new "after treatment" dummy variable# and interaction term$post91 = $year >= 1992)# Run a placebo regression where placebo treatment = post91*anykids reg3 <- lm(work ~ anykids + post91 + post91*anykids, data = summary(reg3)The entire code for this post is available here (File –> Save As). If you have any questions or find problems with my code, you can e-mail me directlyat kevingoulding {at} gmail [dot] com.To continue on to Part 3 of our series, Fixed Effects estimation, click here.11。

安慰剂检验介绍、操作及举例.doc

安慰剂检验介绍、操作及举例.doc
安慰剂检验是一种临床试验方法，旨在测试治疗效果与安慰剂效果之间的差异。

它是一种双盲、随机、对照的试验设计，旨在排除因心理和生理方面的因素而产生的假阳性结果，从而确保结果的准确性和可靠性。

在安慰剂检验中，患者被随机分配到两组中，一组接受治疗，另一组接受安慰剂。

通常，安慰剂是没有药物成分的无效处理，但它能够模拟治疗的外观、口感和用法，以达到欺骗受试者的效果。

安慰剂检验通常是双盲的，即患者和医生都不知道患者接受的是治疗还是安慰剂。

这通过使用随机化、交叉、变位和虚假安慰剂等技术来实现。

在进行安慰剂检验之前，需要确定测试目标和样本大小。

然后将符合条件的受试者随机分配到两组。

其中一组接受治疗，另一组接受安慰剂。

在随后的评估期间，需要监测并记录两组的反应和结果，以便得出结论。

举例来说，研究人员可以使用安慰剂检验来测试某种新药的疗效。

他们在受试者中随机选择一组，给予他们这种新药，同时另一组则被给予安慰剂。

随后，他们会记录两组的结果，并进行统计学分析。

如果结果显示，第一组的治疗效果比第二组显著，那么就可以推断这种新药是有效的。

安慰剂检验

安慰剂检验安慰剂是指不含有有效药物成分的治疗手段或物质，通常用于对疾病的症状进行缓解或提供心理安慰。

在临床实践中，安慰剂通常被用作对照组或对照条件，用于评估药物或治疗方法的效果。

安慰剂在医学研究中起到了重要的作用。

通过与安慰剂组相比较，可以评估治疗方法的真实效果。

此外，安慰剂对疾病的症状有一定的缓解作用，可以给病人带来心理上的安慰与慰藉。

安慰剂还可以用作对抗疾病相关的心理因素，如压力和情绪问题。

安慰剂的效果很大程度上依赖于病人的信念和期望。

病人对医生和药物的信任程度以及个人的心理因素都会对安慰剂的效果产生影响。

一些研究表明，安慰剂对治疗部分病症和疼痛有一定的效果，这常常被称为“安慰剂效应”或“假药效应”。

安慰剂效应的具体机制尚不完全清楚，但一些研究认为，安慰剂可能与大脑中产生的内源性物质有关，如内啡肽等。

这些物质能够改变疼痛感受和情绪状态，从而减轻病症和提供心理安慰。

此外，安慰剂治疗还可能导致对自我治愈力的信心增加，进而激发机体对疾病的自愈能力。

安慰剂检验是一种用于评估治疗效果的研究设计。

研究者将病人随机分为接受安慰剂或实际治疗的两组，然后观察两组病人的疾病进展、症状缓解等情况。

通过比较两组的疗效差异，可以评估出实际治疗方法的效果。

安慰剂检验有助于保证研究结果的可靠性和科学性。

在药物治疗的研究中，安慰剂组可以用来控制个体差异和非特异性效应对结果的影响，从而保证研究结果的准确性。

此外，安慰剂检验还可以帮助识别和排除偶然性因素对结果的影响。

然而，安慰剂治疗也存在一些伦理和法律上的问题。

给予病人安慰剂可能会涉及到虚假宣传和欺骗等问题。

因此，在安慰剂实验中，研究者需要向病人充分解释实验的性质，并获得其知情同意。

研究者还需要确保安慰剂治疗的安全性，避免对病人造成不必要的伤害。

总而言之，安慰剂在临床实践和医学研究中扮演着重要的角色。

安慰剂治疗不仅可以在一定程度上缓解病人的症状，还可以用于评估治疗方法的真实效果。

安慰剂对照临床试验

安慰剂对照临床试验安慰剂对照临床试验安慰剂对照临床试验是一种常见的医学研究设计，用于评估某种药物或治疗方法的有效性。

在这种试验中，研究人员将参与者随机分为两组，一组接受要研究的药物或治疗，另一组接受安慰剂，即一种没有治疗效果的虚拟药物，作为对照组。

安慰剂对照临床试验的目的是确定药物或治疗方法的真实效果，排除可能的心理因素或其他非特异性因素对结果的影响。

通过与安慰剂组进行比较，研究人员可以确定药物或治疗方法是否真正有效，而不仅仅是由于患者的期望效应或其他因素而产生的暂时改善。

安慰剂对照临床试验的设计和过程十分重要。

首先，参与者需要通过随机分组的方式被分配到实验组和对照组。

这样可以确保两组在开始时具有相似的特征和潜在的影响因素，例如性别、年龄、----宋停云与您分享----病情等。

然后，实验组接受要研究的药物或治疗，而对照组接受安慰剂。

在试验进行期间，研究人员需要记录参与者的相关信息，包括病情的严重程度、症状的改善情况等。

这些数据可以用来评估药物或治疗方法的效果，并与对照组进行比较。

通过对比两组的结果，研究人员可以判断药物或治疗方法的真实效果是否显著。

安慰剂对照临床试验有助于消除主观因素对结果的影响。

由于参与者对治疗的期望可能会影响他们的感知和报告，使用安慰剂可以帮助研究人员区分真实的治疗效果和患者的期望效应。

此外，安慰剂对照临床试验还可以评估药物或治疗的副作用和安全性，为患者提供更准确的治疗选择。

然而，安慰剂对照临床试验也存在一些限制。

首先，由于参与者知道自己可能接受安慰剂，他们的期望效应可能会受到影响，从而产生偏差。

此外，有些疾病可能没有明确的可观察的症状，或----宋停云与您分享----者症状的改善可能受到其他因素的影响，这可能使结果难以解释。

因此，在进行安慰剂对照临床试验时，研究人员需要仔细选择适当的研究对象和评估指标，以确保结果的准确性和可靠性。

总之，安慰剂对照临床试验是一种重要的研究设计，用于评估药物或治疗方法的真实效果。

安慰剂检验

安慰剂检验今天，是我们学校期中考试后的第一次月考。

虽然已经期中考试了，但老师不说这事，我们谁也不知道有这回事。

于是，我下课后就去问老师，结果是，真的有这件事。

当时，老师很生气地问我：“你怎么没考好？”我满肚子委屈，不敢回答，只得低着头。

他见我沉默不语，就耐心地对我说：“要勇于承认错误，要诚实！”“那……。

那……。

”我支吾了半天，还是没能说出原因。

他见我半天不语，以为我害怕考试，一下子火冒三丈，恶狠狠地冲我说：“别装蒜，告诉我，你到底怎么考的，比你成绩差的同学都比你高分，你不丢脸啊？”我自知理亏，再也不敢说话了，只能等待着他的下一轮攻击。

课上，老师神情严肃地说：“好多同学只是心理素质不好，平时成绩很好，但考试却总是发挥失常。

因此，在考试前，家长应该多给孩子一些鼓励。

比如，有的同学早上起来的早，就会告诉妈妈：‘妈妈，我今天要考好！’妈妈就可以趁机鼓励她：‘宝贝儿，你今天早起啦，所以今天一定会考好！’然后再表扬他，叫他心里美滋滋的……”“安慰剂检验”这个词对我来说太陌生了，我疑惑地问老师：“什么叫安慰剂检验呀？”课后，老师对我说：“安慰剂检验就是指有人通过人为设计，让没有疾病的人服用某种药物，看是否会出现症状，如出现症状就证明患者服用的是药物。

”听了老师的话，我更迷惑了，老师又说：“那为什么人们不直接用药物做安慰剂呢？这样岂不是更省事吗？”老师说：“这不行。

因为人体对药物的反应是由药物特性和疾病特性决定的，我们是不可能改变或干预这两方面的，所以才需要安慰剂检验。

”这句话像闷雷似的砸在我的心头，使我顿悟：是啊，当年哥白尼为了证明日心说的正确，提出用望远镜观测天体时，难道就直接用天空中的星星做实验了吗？肯定不会，要不怎么会推翻亚里士多德的地心说呢？既然不能直接使用星星作实验，那么必须使用一些其它东西了，比如我们平时喝的水，他们就被制成了安慰剂。

经过老师讲解，我恍然大悟，安慰剂不正是类似药物吗？只是人为设计、操纵而已，如果每个人都认为自己是完美的，都自我陶醉，如果连病人都这样想，医生又如何去判断呢？于是，我豁然开朗，原来安慰剂检验是这么回事，心中重新燃起了希望之火！。

安慰剂检验经济学原理

安慰剂检验经济学原理咱先来说说安慰剂这个概念哈。

就好比啊，你生病了，但是你吃了一颗没有任何药效的糖丸，结果呢，你感觉自己好像好了一些。

这糖丸就是安慰剂啦。

在经济学里呢，安慰剂检验也是类似的道理。

比如说在做经济政策评估的时候哦。

我们想要知道一个新政策到底有没有效果。

但是呢，可能会有一些其他因素在干扰，就像你吃了糖丸感觉好，可能是因为你本身的心理作用一样。

那我们就用安慰剂检验来看看，是不是真的是这个政策起了作用，还是其他乱七八糟的因素在捣鬼。

再举个例子哈，假设一个城市推出了一个新的税收优惠政策，想要促进企业投资。

可是呢，可能同时这个城市的基础设施刚好改善了，或者是市场大环境变好了。

那我们怎么知道是这个税收优惠政策起了作用呢？这时候就用到安慰剂检验啦。

我们可以假设一个不存在的政策，但是用同样的方法去分析数据，如果这个不存在的政策也显示出好像有促进企业投资的效果，那可能之前我们认为是税收优惠政策的效果就有待商榷啦。

在经济学研究里，安慰剂检验可以帮助我们更好地识别因果关系。

就像是在一堆乱糟糟的线团里，找到真正起作用的那根线。

它可以让我们的研究结果更靠谱，不会被那些虚假的关系给骗了。

而且呢，这也有助于其他学者在研究类似问题的时候，可以更好地借鉴我们的方法和结果。

毕竟大家都不想被误导嘛。

从理论上来说呢，安慰剂检验是基于经济学里的一些基本假设的。

比如说理性人假设之类的。

因为我们假设企业或者个人在做决策的时候，是基于一定的经济理性的。

如果我们的研究结果不符合这个假设，那可能就有问题啦。

概括来说呢，安慰剂检验在经济学原理里是一个很重要的东西，它就像是一个小侦探，帮助我们找出真正的经济关系。

安慰剂检验不关于0对称

安慰剂检验不关于0对称【最新版】目录1.什么是安慰剂检验？2.安慰剂检验与 0 对称的关系？3.安慰剂检验的应用示例？4.安慰剂检验的优点和局限性？正文一、什么是安慰剂检验？安慰剂检验，又称为 DID 置换检验，是一种用于评估政策效果是否显著的统计方法。

在实证研究中，为了验证某个政策是否能够产生预期的效果，研究者通常会将政策实施前后的数据进行对比分析。

然而，由于存在许多其他因素的影响，这种对比分析可能会产生偏差。

安慰剂检验正是为了消除这种偏差，从而检验政策效果是否真正显著。

二、安慰剂检验与 0 对称的关系？安慰剂检验与 0 对称并没有直接的关系。

0 对称是指在数学或物理学中，一个函数或方程在 0 点附近具有某种特殊的性质。

而安慰剂检验主要关注的是在政策实施前后，对照组与实验组之间的平均结果是否存在显著差异。

因此，安慰剂检验关注的是政策效果的显著性，与 0 对称并无直接联系。

三、安慰剂检验的应用示例？假设研究者想要评估某项教育政策是否能提高学生的学业成绩。

在这个例子中，研究者可以将学生随机分为两组：实验组和对照组。

实验组学生将接受该教育政策，而对照组学生则不接受。

在政策实施前后，研究者分别对两组学生的学业成绩进行测量。

然后，通过安慰剂检验来评估政策效果是否显著。

四、安慰剂检验的优点和局限性？安慰剂检验的优点在于可以消除由于其他因素引起的偏差，从而更准确地评估政策效果。

然而，安慰剂检验也存在局限性：1.安慰剂检验只能检验政策效果是否显著，而无法精确估计政策的实际效果大小。

2.安慰剂检验的有效性依赖于假设的成立，如果假设不成立，可能会导致检验结果的偏误。

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安慰剂检验介绍（Placebo test）安慰剂是一种附加实证检验的思路，并不存在一个具体的特定的操作方法。

一般存在两种寻找安慰剂变量的方法。

比如，在已有的实证检验中，发现自变量Xi会影响自变量Zi与因变量Yi之间存在相关关系。

在其后的实证检验中，采用其他主体（国家，省份，公司）的Xj变量作为安慰剂变量，检验Xj是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi 的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

另一种寻找安慰剂变量的方法。

已知，Xi是虚拟变量，Xi=1，if t>T；Xi=0 if t<T；Xi对Zi对Yi的影响的影响在T时前后有显著差异（DID）。

在其后的实证检验中，将Xi`设定为Xi`=1，if t>T+n；Xi`=0 if t<T+n，其中n根据实际情况取值，可正可负。

检验Xi`是否影响Zi与Yi之间的相关关系。

如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi的安慰剂效应，使得结果更为稳健。

举例：以美国市场某种政策冲击识别策略的因果关系考察，在最后部分选取英国同期的因变量，检验是否有类似的特征，就是安慰剂检验。

以中国2007年所得税改革作为减税的政策冲击以验证减税对企业创新的影响。

亦可以通过把虚拟的政策实施时间往前往后推几年，作为虚拟的政策时点，如果检验发现没有类似的因果，文章的主要结论就更加可信了。

以下是详细的例题，安慰剂检验在最后。

Surviving Graduate Econometrics with R:Difference-in-Differences Estimation — 2 of 8The following replication exercise closely follows the homework assignment #2 in ECNS 562. The data for this exercise can be found here.The data is about the expansion of the Earned Income Tax Credit. This is a legislation aimed at providing a tax break for low income individuals. For some background on the subject, seeEissa, Nada, and Jeffrey B. Liebman. 1996. Labor Supply Responses to the Earned Income Tax Credit. Quarterly Journal of Economics. 111(2): 605-637.The homework questions (abbreviated):1.Describe and summarize data.2.Calculate the sample means of all variables for (a) single women with nochildren, (b) single women with 1 child, and (c) single women with 2+ children.3.Create a new variable with earnings conditional on working (missing fornon-employed) and calculate the means of this by group as well.4.Construct a variable for the “treatment” called ANYKIDS and a variablefor after the expansion (called POST93—should be 1 for 1994 and later).5.Create a graph which plots mean annual employment rates by year(1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).6.Calculate the unconditional difference-in-difference estimates of theeffect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.7.Now run a regression to estimate the conditional difference-in-differenceestimate of the effect of the EITC. Use all women with children as the treatment group.8.Reestimate this model including demographic characteristics.9.Add the state unemployment rate and allow its effect to vary by thepresence of children.10.Allow the treatment effect to vary by those with 1 or 2+ children.11.Estimate a “placebo” treatment model. Take data from only thepre-reform period. Use the same treatment and control groups. Introduce a placebo policy that begins in 1992 (so 1992 and 1993 both have this fake policy).A review: Loading your dataRecall the code for importing your data:STATA:/*Last modified 1/11/2011 */**************************************************************************The following block of commands go at the start of nearly all do files*/*Bracket comments with /* */ or just use an asterisk at line beginningclear /*Clears memory*/set mem 50m /*Adjust this for your particular dataset*/cd "C:\DATA\Econ 562\homework" /*Change this for your */log using stata_assign2.log, replace /*Log all commands & results*/display "$S_DATE $S_TIME"set more offinsheet using eitc.dta, clear*************************************************************************R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # Kevin Goulding # ECNS 562 - Assignment 2 ########################################################################## # Load the foreign package require(foreign) # Import data from web site # update: first download the from this link: # # Then import from your hard drive: eitc = read.dta("C:/link/to/my/download/folder/eitc.dta")</pre> Note that any comments can be embedded into R code, simply by putting a <code> # </code> to the can download the data file, and import it from your hard drive: eitc = read.dta("C:\DATA\Courses\Econ 562\homework\eitc.dta")Describe and summarize your dataRecall from part 1 of this series, the following code to describe and summarizeyour data:STATA:dessumR:In R, each column of your data is assigned a class which will determine how your data is treated in various functions. To see what class R has interpreted for all your variables, run the following code:1 2 3 4 sapply(eitc,class) summary(eitc)source('sumstats.r') sumstats(eitc)To output the summary statistics table to LaTeX, use the following code:1 2 require(xtable) # xtable package helps create LaTeX code xtable(sumstats(eitc))Note: You will need to re-run the code for sumstats() which you can find in an earlier post.Calculate Conditional Sample MeansSTATA:summarize if children==0summarize if children == 1summarize if children >=1summarize if children >=1 & year == 1994mean work if post93 == 0 & anykids == 1R:1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314 # The following code utilizes the sumstats function (you will need to re-run this code) sumstats(eitc[eitc$children == 0, ])sumstats(eitc[eitc$children == 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Alternately, you can use the built-in summary functionsummary(eitc[eitc$children == 0, ])summary(eitc[eitc$children == 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Another example: Summarize variable 'work' for women with one child from 1993 onwards. summary(subset(eitc, year >= 1993 & children == 1, select=work))The code above includes all summary statistics – but say you are only interested in the mean. You could then be more specific in your coding, like this:1 2 3 mean(eitc[eitc$children == 0, 'work']) mean(eitc[eitc$children == 1, 'work']) mean(eitc[eitc$children >= 1, 'work'])Try out any of the other headings within the summary output, they should also work: min() for minimum value, max() for maximum value, stdev() for standard deviation, and others.Create a New VariableTo create a new variable called “c.earn” equal to earnings conditional on working (if “work” = 1), “NA” otherwise (“work” = 0) – use the following code:STATA:gen cearn = earn if work == 1R:1 2 3 4 5 6 7 eitc$c.earn=eitc$earn*eitc$workz = names(eitc)X = as.data.frame(eitc$c.earn)X[] = lapply(X, function(x){replace(x, x == 0, NA)}) eitc = cbind(eitc,X)eitc$c.earn = NULLnames(eitc) = zConstruct a Treatment VariableConstruct a variable for the treatment called “anykids” = 1 for treated individual (has at least one child); and a variable for after the expansion called “post93” = 1 for 1994 and later.STATA:gen anykids = (children >= 1)gen post93 = (year >= 1994)R:1 2 eitc$post93 = as.numeric(eitc$year >= 1994) eitc$anykids = as.numeric(eitc$children > 0)Create a plotCreate a graph which plots mean annual employment rates by year (1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).STATA:preservecollapse work, by(year anykids)gen work0 = work if anykids==0label var work0 "Single women, no children"gen work1 = work if anykids==1label var work1 "Single women, children"twoway (line work0 year, sort) (line work1 year, sort), ytitle(Labor Force Participation Rates)graph save Graph "homework\eitc1.gph", replaceR:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415 # Take average value of 'work' by year, conditional on anykidsminfo = aggregate(eitc$work, list(eitc$year,eitc$anykids == 1), mean)# rename column headings (variables)names(minfo) = c("YR","Treatment","LFPR")# Attach a new column with labelsminfo$Group[1:6] = "Single women, no children"minfo$Group[7:12] = "Single women, children"minforequire(ggplot2) #package for creating nice plotsqplot(YR, LFPR, data=minfo, geom=c("point","line"), colour=Group,xlab="Year", ylab="Labor Force Participation Rate") The ggplot2 package produces some nice looking charts.Calculate the D-I-D Estimate of the Treatment EffectCalculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.STATA:mean work if post93==0 & anykids==0mean work if post93==0 & anykids==1mean work if post93==1 & anykids==0mean work if post93==1 & anykids==1R:1 2 3 4 5 a = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 0, select=work))b = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 1, select=work))c = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 0, select=work))d = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 1, select=work)) (d-c)-(b-a)Run a simple D-I-D RegressionNow we will run a regression to estimate the conditional difference-in-difference estimate of the effect of the Earned I ncome Tax Credit on “work”, using all women with children as the treatment group. The regression equation is asfollows:Where is the white noise error term.STATA:gen interaction = post93*anykidsreg work post93 anykids interactionR:1 2 reg1 = lm(work ~ post93 + anykids + post93*anykids, data = eitc) summary(reg1)Include Relevant Demographics in RegressionAdding additional variables is a matter of including them in your coded regression equation, as follows:STATA:gen age2 = age^2 /*Create age-squared variable*/gen nonlaborinc = finc - earn /*Non-labor income*/reg work post93 anykids interaction nonwhite age age2 ed finc nonlaborinc R:1 2 3 reg2 = lm(work ~ anykids + post93 + post93*anykids + nonwhite+ age + I(age^2) + ed + finc + I(finc-earn), data = eitc) summary(reg2)Create some new variablesWe will create two new interaction variables:1.The state unemployment rate interacted with number of children.2.The treatment term interacted with individuals with one child, or morethan one child.STATA:gen interu = urate*anykidsgen onekid = (children==1)gen twokid = (children>=2)gen postXone = post93*onekidgen postXtwo = post93*twokidR:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112 # The state unemployment rate interacted with number of childreneitc$urate.int = eitc$urate*eitc$anykids### Creating a new treatment term:# First, we'll create a new dummy variable to distinguish between one child and 2+. eitc$manykids = as.numeric(eitc$children >= 2)# Next, we'll create a new variable by interacting the new dummy# variable with the original interaction term.eitc$tr2 = eitc$p93kids.interaction*eitc$manykidsEstimate a Placebo ModelTesting a placebo model is when you arbitrarily choose a treatment time before your actual treatment time, and test to see if you get a significant treatment effect.STATA:gen placebo = (year >= 1992)gen placeboXany = anykids*placeboreg work anykids placebo placeboXany if year<1994In R, first we’ll subset the data to exclude the time period aft er the real treatment (1993 and later). Next, we’ll create a new treatment dummy variable, and run a regression as before on our data subset.R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # sub set the data, including only years before 1994.eitc.sub = eitc[eitc$year <= 1993,]# Create a new "after treatment" dummy variable# and interaction termeitc.sub$post91 = as.numeric(eitc.sub$year >= 1992)# Run a placebo regression where placebo treatment = post91*anykids reg3 <- lm(work ~ anykids + post91 + post91*anykids, data = eitc.sub) summary(reg3)The entire code for this post is available here (File –> Save As). If you have any questions or find problems with my code, you can e-mail me directlyat kevingoulding {at} gmail [dot] com.To continue on to Part 3 of our series, Fixed Effects estimation, click here.。