Saya memiliki satu set data longitudinal individu dan beberapa dari mereka harus menjalani perawatan dan yang lainnya tidak. Semua individu dalam sampel dari lahir sampai usia 18 dan pengobatan terjadi pada usia tertentu di antara rentang itu. Usia perawatan mungkin berbeda di setiap kasus. Dengan menggunakan pencocokan skor kecenderungan, saya ingin mencocokkan unit yang dirawat dan kontrol berpasangan dengan pencocokan tepat pada tahun kelahiran sehingga saya dapat melacak setiap pasangan dari tahun kelahiran mereka sampai usia 18 tahun. Semuanya ada sekitar 150 yang dirawat dan 4000 orang yang tidak diobati. Setelah pencocokan idenya adalah untuk menggunakan strategi perbedaan-dalam-perbedaan untuk memperkirakan efek dari perawatan.
Masalah yang saya hadapi saat ini adalah melakukan pencocokan dengan data panel. Saya menggunakan psmatch2
perintah Stata dan saya cocok dengan karakteristik rumah tangga dan individu menggunakan pencocokan skor kecenderungan. Secara umum dengan data panel akan ada kecocokan optimal yang berbeda pada setiap umur. Sebagai contoh: jika A dirawat, B dan C adalah kontrol, dan semuanya lahir pada 1980, maka A dan B dapat dicocokkan pada 1980 pada usia 0 sedangkan A dan C dicocokkan pada 1981 pada usia 1 dan seterusnya. . Juga A dapat dicocokkan dengan nilai pra-perawatan sendiri dari tahun-tahun sebelumnya.
Untuk mengatasi masalah ini, saya mengambil rata-rata dari semua variabel yang bervariasi waktu sehingga pencocokan dapat mengidentifikasi individu yang rata-rata paling mirip selama durasi sampel dan saya melakukan pencocokan secara terpisah untuk setiap kelompok umur 0 hingga 18. Sayangnya ini masih cocok dengan unit kontrol yang berbeda untuk setiap unit yang dirawat per kelompok umur.
Jika seseorang bisa mengarahkan saya ke metode untuk melakukan pencocokan berpasangan dengan data panel di Stata ini akan sangat dihargai.
Tidak ada cara untuk melakukan itu di Stata atau perangkat lunak lain yang saya ketahui.
Jika Anda mencoba untuk menambal penaksir yang bias bias dengan teknik data panel, berikut adalah satu pendekatan yang mungkin berhasil. Jika Anda dapat mengasumsikan bahwa pencocokan memperhatikan beberapa, tetapi tidak semua bias seleksi, tetapi bias sebagian besar tetap konstan dari waktu ke waktu, Anda dapat menghapus bagian bias waktu dengan membangun estimasi pencocokan terpisah di setiap periode dan mengambil perbedaan.
Heckman, Ichimura, Smith dan Todd 1998 Econometrica dan Eichler dan Lechner 2002 makalah Ekonomi Buruh adalah contoh dari pendekatan ini. Di sisi lain, 150 pengamatan yang dirawat mungkin tidak cukup untuk pendekatan ini untuk bekerja.
sumber
Langkah:
Seperti yang telah disebutkan secara rinci oleh Greg, Anda dapat menggunakan dataset cross-sectional, baik pada sarana pra-perawatan atau pada periode pra-perawatan khusus untuk menghasilkan pencocokan.
Menggunakan seluruh panel Anda menetapkan variabel indikator untuk
a. diperlakukan Individual
b. diperlakukanPeriod, yang terakhir sama dengan nol segera setelah pengobatan terjadi untuk Individu yang diobati.
Karena titik waktu di mana perubahan diperlakukanPeriod dari 0 ke 1 bervariasi antar individu dan tidak pernah berubah menjadi 1 untuk yang tidak diobati, Anda harus menetapkan titik awal yang sama dari pertandingan yang diperlakukan ke pertandingan yang tidak diobati. Ini intuitif tetapi saya masih ingin melihat referensi yang bagus yang membenarkan pendekatan ini yang belum saya temukan sejauh ini.
Pengaturan regresi adalah:
di mana istilah interaksi memberi Anda efek pengobatan.
sumber
Apakah Anda mempertimbangkan untuk menggunakan perintah nnmatch ?
Saya menggunakan perintah ini dan ini cukup komprehensif. Itu tidak memperhitungkan algoritma pencocokan yang berbeda dan juga kasus, di mana skor kecenderungan adalah sama untuk beberapa individu kelompok kontrol. Tentu saja, penanganan kasus ini tergantung pada algoritma yang cocok, jika Anda mengambil k-tetangga terdekat atau kernel atau apa pun.
sumber