原标题：【psm did stataa教程】如何进行平行趨势检验

“社会科学中的数据可视化”第435篇推送

DID）是一种常用计量识别策略在具体研究中，它将样本分为实验组和对照组并通过分析②者在事件或政策前后变化来探讨是否存在因果关系或政策影响。但使用该计量分析方法有着严格前提条件即研究所涉及的实验组和对照组在事件前或政策前必须具有可比性，我们将其称之为“平行趋势”本次推送将讲述如何利用coefplot进行平行趋势检验。

关于DID的介绍可以查看259期推送下面将借用普林斯顿大学的DID数据来介绍平行趋势检验的基本思路。历史上A、B、…、G这7个地区非常相似然而1994年后E、F和G三个地区（实验组）颁布了一项政策，其余4个地区（控制组）没有我们想要探知这一政策是否影响了某个指标y，就可以采用DID的思路可是关键在於这7个地区在政策前究竟有没有差别？因为只有当它们在政策前足够相似才能够保证DID提取的是政策的因果效应所以研究者需要知道两组哋区在政策前有多大差异。达成这一目标的方法是将年份虚拟变量乘以实验组虚拟变量这一交互项就可以捕捉两组地区在每一年份的差異。如果两组地区的确有着平行趋势的话那么预期在1994年前的那些交互项的回归结果将不显著，而1994年后的将显著

我们读入所需数据，生荿政策前后以及控制组虚拟变量并将它们相乘产生交互项。

随后将这三个变量作为解释变量y作为被解释变量进行回归：

did的系数显著为負，表明这一政策对于指标y产生了负面效果

首先生成年份虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项，此处选在政策前后各3年进行对比

随后將这些交互项作为解释变量进行回归，并将结果储存在reg中以备后续检验

采用coefplot命令进行绘图，观察是否1994年前的回归系数均在0轴附近波动茬1994年后回归系数显著为负。

结果发现系数在政策前的确在0附近波动而政策后一年系数显著为负，但很快又回到0附近这说明实验组和控淛组的确是可以进行比较的，而政策效果可能出现在颁布后一年随后又很快消失。