alternativer til rc ts januar 2014
TRANSCRIPT
![Page 1: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/1.jpg)
ALTERNATIVER TIL
RCTs: MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER Jan Høgelund
![Page 2: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/2.jpg)
INDHOLD
• Introduktion • Skitsering af udvalgte metoder med eksempler, styrker og
svagheder • Regressionsanalyse • Matching • Regression discountinuity • Difference-in-difference
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 2
![Page 3: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/3.jpg)
INTRODUKTION
• Alternativ til lodtrækningsforsøg:
• ”Kigge tilbage” vha. eksisterende data • Alternativt: være på forkant og indsamle masser af data • Udgangspunktet: Ikke muligt at styre, hvem der deltager
• Indsats- og kontrolgruppe typisk ikke ”ens” (=
”selektionsskævhed”) • Metoderne anvendes til korrektion
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 3
![Page 4: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/4.jpg)
• At I får en intuitiv forståelse af metoderne for dermed at:
• Få bedre indsigt i, hvornår metoder kan anvendes som
alternativ
• Få bedre forudsætninger for at vurdere validiteten af eksisterende undersøgelser
INTRODUKTION – FORMÅL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 4
![Page 5: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/5.jpg)
• Krav til anvendelse:
• Detaljeret indsigt i økonometri og databehandling
• Konsekvens:
• Formålet er ikke, at I skal blive i stand til selv at gennemføre analyserne
INTRODUKTION – STORE KRAV TIL FAGLIGE FORUDSÆTNINGER
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 5
![Page 6: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/6.jpg)
SELEKTIONSSKÆVHED – HVAD ER PROBLEMET?
• Systematiske forskelle mellem personer i hhv. indsats- og kontrolgruppe => • personer, der udtages til deltagelse, kan ikke sammenlignes
direkte med de personer, der ikke deltager, hvis
• den målte effekt er påvirket af, at personerne er forskellige
• fordi det dermed ikke er den rene effekt af indsatsen, der måles
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 6
![Page 7: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/7.jpg)
SELEKTIONSSKÆVHED – HVORNÅR?
• Eksempler • Kommuner: Ishøj sammenlignet med Gentofte
• Unge på forskellige uddannelser, fx gymnasium vs. HTX
• Sygemeldte på kursus vs. sygemeldte, der ikke deltager i
kurset
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 7
![Page 8: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/8.jpg)
• Opstår, når man ikke har et retvisende billede af den kontrafaktiske situation:
SELEKTIONSSKÆVHED – HVORNÅR?
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 8
Tid
Udfaldsmål Indsatsgruppe, faktisk forløb Indsatsgruppe, kontrafaktisk forløb
Effekt af indsats = det vi vil måle MEN kontrafaktisk forløb ukendt
Indsats
![Page 9: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/9.jpg)
• Hvis vi bruger kontrolgruppe som mål for kontrafaktisk situation, der afviger systematisk fra indsatsgruppe på forhold af betydning for udfald:
SELEKTIONSSKÆVHED – HVORNÅR?
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 9
Tid
Udfaldsmål Indsatsgruppe, faktisk forløb Indsatsgruppe, kontrafaktisk forløb
Kontrolgruppe
Målte effekt af indsats
Indsats
![Page 10: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/10.jpg)
SELEKTIONSSKÆVHED – HVORNÅR?
• I eksempel: En del af målt effekt kan tilskrives selektionsskævhed => Vi måler ikke den rene effekt
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 10
Indsatsgruppe, faktisk forløb Indsatsgruppe, kontrafaktisk forløb
Kontrolgruppe Selektionsskævhed
Tid
Udfaldsmål
Faktisk effekt af indsats
Indsats
![Page 11: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/11.jpg)
METODER TIL HÅNDTERING AF ”SYNLIGE”/MÅLBARE FORSKELLE
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 11
Indsats Udfald
Målbare forhold
![Page 12: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/12.jpg)
• Sammenhæng med et eller flere forhold ?
• Eksempel: • Er der sammenhæng mellem andel piger i 9. klasse på
en given skole og andel elever, der gennemfører en ungdomsuddannelse?
REGRESSIONSANALYSE - FORMÅL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 12
![Page 13: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/13.jpg)
REGRESSIONSANALYSE - EKSEMPEL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 13
Andel elever, der gennemfører en ungdomsuddannelse
Andel piger i 9. klasse
Skoler
![Page 14: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/14.jpg)
REGRESSIONSANALYSE - EKSEMPEL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 14
Andel elever, der gennemfører en ungdomsuddannelse
Andel piger i 9. klasse
Forventet andel elever, der gennem-fører en ungdoms-uddannelse givet andel piger i 9. kl.
Skoler
![Page 15: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/15.jpg)
REGRESSIONSANALYSE - EKSEMPEL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 15
Andel elever, der gennemfører en ungdomsuddannelse
Andel piger i 9. klasse
Forventet andel elever, der gennem-fører en ungdoms-uddannelse givet andel piger i 9. kl.
Skoler
Hældning udtrykker sammenhængen
![Page 16: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/16.jpg)
REGRESSIONSANALYSE - EFFEKTMÅLING
• Effekt af vejledningsindsats som gives i udvalgte skoler
• Er der (positiv eller negativ) sammenhæng mellem at få vejledning og andel elever, der gennemfører en ungdomsuddannelse?
• Vi må tage hensyn til andelen af piger
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 16
![Page 17: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/17.jpg)
REGRESSIONSANALYSE - EFFEKTMÅLING Eksempel: Effekt af forøget vejledningsindsats
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 17
Andel elever, der gennemfører en ungdomsuddannelse
Andel piger i 9. klasse
Forventet andel elever, der gennem-fører en ungdoms-uddannelse givet andel piger i 9. kl.
Skoler med indsats
Skoler uden indsats
Effekt af indsats
![Page 18: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/18.jpg)
REGRESSIONSANALYSE – SVAGHED = ”OMVENDT KAUSALITET”
• Udfaldsmål kan have kausal effekt på indsats: • Eksempel:
• Hvis især skoler med dårligt karaktergennemsnit gennemfører indsats:
• Skoler med indsats har systematisk lavere karaktergennemsnit end skoler uden indsats
• Kan være årsag til negativ sammenhæng mellem indsats og karaktergennemsnit
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 18
Indsats Udfald
![Page 19: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/19.jpg)
• Ikke-målte variabler påvirker både indsats og udfald:
• Eksempel: • Effekt af mindre klassestørrelse på elevpræstationer:
• Forældre med størst engagement kan være dem:
• der arbejder mest for at få små klasser • der mere end andre sikrer bedst mulig lektiehjælp
• Hvis forældreengagement påvirker både elevpræstationer og
klassestørrelse: • Sammenhæng kan skyldes forældreengagement
REGRESSIONSANALYSE – SVAGHED = ”UDELADTE VARIABLER”
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 19
Indsats Udfald
Målbare/ikke målbare forhold
![Page 20: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/20.jpg)
REGRESSIONSANALYSE – SVAGHED
Statistisk sammenhæng mellem indsats og udfaldsmål
≠ Kausal effekt af indsats
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 20
![Page 21: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/21.jpg)
MATCHING
• Central ide: • Personer i indsatsgruppe matches med en eller flere uden
for indsatsgruppe baseret på målbare forhold = forsøg på efterligning af RCT
• Kontrolgruppe = udvalgte sammenligningspersoner
• Central antagelse: • Når der betinges på en lang række målbare forhold =>
selektionsskævhed forsvinder => kausalt resultat opnås
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 21
Kontrol Indsatsgruppen Indsats Indsats Kontrol
![Page 22: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/22.jpg)
Lars Skipper (2010): En mikroøkonometrisk evaluering af
den aktive beskæftigelsesindsats (AKF)
• Fokus: • Fuld population af aktiverede kontanthjælpsmodtagere med
problemer ud over ledighed (match 4 og 5) i vinteren 2005-2006
MATCHING – EKSEMPEL: EFFEKT AF AKTIVERING AF KONTAKTHJÆLPSMODTAGERE MED PROBLEMER UDOVER LEDIGHED
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 22
![Page 23: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/23.jpg)
• Registerdata fra Arbejdsmarkedsstyrelsen, Danmarks Statistik og Sundhedsstyrelsen
• Oplysninger om: • Kontaktforløb mellem ledig og sagsbehandler • Sagsbehandlervurdering af fx søgeadfærd, risiko for
langtidsledighed, matchindplacering og årsag hertil • Arbejdsmarkedshistorie, indkomst, overførselsindkomster • Alder, køn, samlivsstatus, nationalitet, uddannelse • Diagnoser, hospitalsindlæggelse, køb af receptpligtig medicin
MATCHING – EKSEMPEL: EFFEKT AF AKTIVERING AF KONTAKTHJÆLPSMODTAGERE MED PROBLEMER UDOVER LEDIGHED
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 23
![Page 24: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/24.jpg)
MATCHING – EKSEMPEL: EFFEKT AF AKTIVERING AF KONTAKTHJÆLPSMODTAGERE MED PROBLEMER UDOVER LEDIGHED
• Matching anvendes til at konstruere sammenligningsgruppe af kontanthjælpsmodtagere
• Forudsætninger: • Har alle oplysninger, der kan forventes at påvirke
udfaldsmålet • De to grupper er ikke så forskellige, at der ikke findes
overlap
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 24
![Page 25: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/25.jpg)
• Indsatsgruppe: • Kontanthjælpsmodtagere, der deltager i aktivering mellem to
tremåneders samtaler omkring årsskiftet 2005/2006
• Kontrolgruppe: • Kontanthjælpsmodtagere, der i samme periode ikke deltager
i aktivering
MATCHING – EKSEMPEL: EFFEKT AF AKTIVERING AF KONTAKTHJÆLPSMODTAGERE MED PROBLEMER UDOVER LEDIGHED
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 25
![Page 26: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/26.jpg)
• Sammenligning af indsats- og kontrolgruppe med matching:
• Der matches på lang række forhold knyttet til den enkelte
kontanthjælpsmodtager af betydning for udfald, bl.a.: • Demografiske forhold, arbejdsmarkedshistorik,
sagsbehandlervurdering, sundhedsoplysninger => ren effekt af aktiveringsindsats beregnes – eneste forskel mellem grupper: indsats/ikke indsats (forhåbentlig)
MATCHING – EKSEMPEL: EFFEKT AF AKTIVERING AF KONTAKTHJÆLPSMODTAGERE MED PROBLEMER UDOVER LEDIGHED
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 26
![Page 27: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/27.jpg)
• Analyse: • Virker aktiveringen?
• Udfaldsmål:
• Tilknytning til arbejdsmarkedet (beskæftigelsesgrad og lønindkomst)
• Sum af offentlige overførsler
• Konklusion: Aktivering har ingen effekt, hverken på kort (3-6 mdr.) eller mellemlangt (op til tre år) sigt
MATCHING – EKSEMPEL: EFFEKT AF AKTIVERING AF KONTAKTHJÆLPSMODTAGERE MED PROBLEMER UDOVER LEDIGHED
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 27
![Page 28: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/28.jpg)
MATCHING – STYRKER OG SVAGHEDER
• Styrke:
• Mere fleksibel metode end regressionsanalyse: • Sammenhæng ikke nødvendigvis lineær • Heterogene effekter kan belyses bedre
• Potentielle svagheder: • Hvis ikke-målbare forhold af betydning => misvisende
resultater • Hvis manglende overlap => behov for stort datamateriale for
at finde éns grupper
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 28
![Page 29: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/29.jpg)
METODER TIL HÅNDTERING AF ”USYNLIGE”/IKKE-MÅLBARE FORSKELLE
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 29
Indsats Udfald
Målbare forhold
Ikke-målbare forhold
![Page 30: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/30.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY - ANVENDELSE
• Når deltagelse/ikke-deltagelse i indsats er bestemt af, om person ligger over/under grænseværdi for variabel, der er afgørende for modtagelse af indsats • Eksempel: Ansatte på virksomhed, der har arbejdsrelateret
stress og ligger på mindst 80 på en skala fra 1-100
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 30
![Page 31: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/31.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY – IDE OG INTUITION
• Ide: • Sammenligning af personer, der ligger hhv. lige over og lige
under grænseværdi = indsats- og kontrolgruppe
• Intuition: • Personer i de to grupper er ikke forskellige, bortset fra, om
de får en indsats. • Argument: De er i høj grad ens mht. den variabel, der afgør
om de får indsats
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 31
![Page 32: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/32.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY
• Kausal effekt af indsats = spring i udfald ved grænseværdi • Forudsætning = Ikke andre spring omkring grænseværdi,
der kan påvirke udfaldsmål
• Tænkt eksempel: • Indsatsgruppe består af elever, der har mindre end 50%
rigtige i en given test (test1). • Hvordan påvirker en given indsats disse elevers andel
rigtige i ny test (test2)?
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 32
![Page 33: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/33.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY – EKSEMPEL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 33
Indsatskriterie: Andel rigtige i test1
Udf
ald:
And
el r
igtig
e i t
est2
![Page 34: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/34.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY – EKSEMPEL
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 34
Udf
ald:
And
el r
igtig
e i t
est2
Indsatskriterie: Andel rigtige i test1
![Page 35: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/35.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY – EKSEMPEL
Eksempel fra forskerverdenen (Leuven m.fl., 2007) • Indsats = ekstra økonomiske midler til hollandske skoler med
mange børn, der • var etniske minoriteter eller • havde forældre med et lavt uddannelsesniveau
• Indsatskriterie = Mindst 70% af eleverne opfyldte krav
• Formål: at forbedre elevers præstationer på udvalgte skoler
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 35
![Page 36: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/36.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY – EKSEMPEL
Eksempel (Leuven m.fl., 2007) • Fremgangsmåde:
• Sammenligne skoler, der fik ekstra midler med skoler, der ikke fik disse midler
• Sammenligne før og efter introduktion af program (plus/minus 5% og 10% omkring de 70%)
• Resultat: ingen klar effekt – svag tendens til negativ effekt
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 36
![Page 37: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/37.jpg)
REGRESSION DISCOUNTINUITY – POTENTIELLE SVAGHEDER
• Vanskeligheder, hvis sammenhæng mellem indsatskriterie og udfaldsmål er ikke-lineær
• Der er ingen værdier for indsatskriterie, hvor der både er personer i indsats- og kontrolgruppe
• Kun effekt omkring grænseværdien
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 37
![Page 38: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/38.jpg)
• Paneldatametode: Bygger på data, hvor hver person (eller aldersgruppe eller skole eller… etc.) er observeret mindst to gange over tid
• Datamateriale: • To grupper, hvoraf kun den ene modtager en indsats
mellem de to observationstidspunkter
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 38
Tid
Tid
Tid
![Page 39: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/39.jpg)
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES - IDÉ
• De to grupper kan være forskellige på målbare forhold
• De gruppespecifikke gennemsnit for udfaldsmål kan være forskellige i fravær af indsats
• Men: Forskel kan ”differentieres ud” • Trække ændring for kontrolgruppe fra ændring for
indsatsgruppe • Tilbageværende forskel = kausal effekt
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 39
![Page 40: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/40.jpg)
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES – EKSEMPEL: Bille, Larsen, Høgelund og Holt (2013)
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 40
C = (Indsatsgruppeefter-indsatsgruppefør) – (kontrolgruppeefter-kontrolgruppefør)
Effekten af
indsatsen
![Page 41: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/41.jpg)
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES – EKSEMPEL: Bille, Larsen, Høgelund og Holt (2013)
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 41
• Kontrol kommuner som ligner indsatskommuner mht. rammevilkår og geografisk placering
• Brug af kontrolvariabler som køn, alder, uddannelse, medicinforbrug, indlæggelser, kontakter til læge mv.
• Tager højde for konjunkturer: de påvirker begge grupper=> påvirker ikke det endelige resultat => Resultater af DiD kan fortolkes som egentlige årsagssammenhænge
![Page 42: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/42.jpg)
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES – ANTAGELSER
• Gruppespecifikke udviklingstræk for udfaldsmål ville have været være ens (= parallelle) i fravær af indsats, dvs. forskel skal være konstant over tid
• ”Før-måling” må ikke være påvirket af fremtidig indsats (annonceringseffekt)
• Der må ikke – samtidig med indsatsen – være andre ændringer af betydning for adfærd, der påvirker de to grupper forskelligt
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 42
![Page 43: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/43.jpg)
DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES – STYRKER OG SVAGHED
• Styrker: • anvender kontrolgruppe • tager højde for gruppespecifikke uobserverbare forhold, der
er konstante over tid…
• Potentiel svaghed: • …men tager ikke højde for uobserverbare forhold, der
varierer over tid
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 43
![Page 44: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/44.jpg)
OPSAMLING
• ÉN METODE, der kan løse alle udfordringer, FINDES IKKE
• Regressionsanalyse og matching: • Fortolkes med forsigtighed, især overveje ikke-målbare
forholds betydning
• Brug af regression discountinuity: • ”Naturlige” eksperimenter – kræver diskontinuitet i
indsatsvariabel
• Differences-in-differences: • Kan tage højde for individ- eller gruppespecifikke ikke-
målbare forhold, der er konstante over tid
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 44
![Page 45: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/45.jpg)
31-01-2014 MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 45
Hvad er forudsætningen for at lave en effektmåling •Veldefineret indsats
•Veldefineret (stor) målgruppe
•Veldefineret (stor) kontrolgruppe
•Målbare effekter
•Data for BÅDE indsatsgruppe og kontrolgruppe
•Effektmål
•Oplysninger til brug for korrektion af forskelle =>
MANGE data skal indsamles for både indsatsgruppe og
kontrolgruppe
![Page 46: Alternativer til rc ts januar 2014](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022052600/5584e1c3d8b42ad73a8b5060/html5/thumbnails/46.jpg)
SPØRGSMÅL OG
KOMMENTARER?!
MIKRO-ØKONOMETRISKE METODER 46
31-01-2014