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R包eventStudy以及研究具有异构动态影响的事件的指导。

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简介:
eventStudy是一个用于执行事件研究的R程序包,该程序包由芝加哥大学的David Novgorodsky和Bradley Setzler在R中开发。请注意,使用此软件即表示您同意遵守MIT许可协议。这是一个持续发展的项目,并且会定期更新。如果您发现任何错误或文档中未解决的问题,请随时向我们反馈。该程序包的主要目的是提供强大的功能,以进行事件研究分析。具体而言,eventStudy采用“堆叠”方法,在每个事件时间点将所有可能的对照观察值与任何给定的治疗观察值进行匹配,从而最大化样本量。此外,它能够评估治疗效果随时间以及针对特定治疗人群的变化情况。该程序包还具备内置工具,用于校正预期偏差(Fadlon&Nielsen扩展了结果,2019年)以及与平行趋势的偏差(参考Abadie,2005年的方法),例如通过协变量平衡或对与平行趋势参数偏置进行调整来实现。

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    本手册为《Event Study: R包及处理异构动态影响》提供详尽指南,涵盖事件研究方法、R语言应用技巧以及如何解析复杂的数据模式和异构动态效应。 eventStudy是由芝加哥大学的David Novgorodsky和Bradley Setzler创建的一个R程序包,用于执行事件研究,并对相关方法进行了详细解释。使用此软件即表示您接受MIT许可条款。这是一个持续更新的工作项目;如果您发现任何错误或未解决的问题,请及时告知我们。 eventStudy的主要功能包括:通过在任意时间点采用“堆叠”方法将所有可能的对照观察值与特定治疗观察值匹配,以最大化样本量;允许估计的治疗效果随时间和不同人群的变化而变化;以及在整个研究人群中施加共同的治疗效应(Abraham和Sun, 2018年扩展的结果)。 此外,该程序包还内置了校正预期偏差的功能,并且能够根据Fadlon和Nielsen (2019) 的方法来调整与平行趋势相关的偏误。对于后者,eventStudy提供了基于协变量平衡的方法(类似于Abadie, 2005年的研究)或对参数偏差的修正方式,以帮助研究人员更好地评估事件的影响。 请注意:这是一份不断更新的工作成果,在使用过程中如遇到任何问题,请随时反馈给我们。
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