Also known as DiD, DD, doubles differences
social sciences statistical technique that mimics an experimental research design using observational study data by studying the differential effect of a treatment on a 'treatment group' versus a 'control group' in a natural experiment
Der Differenz-von-Differenzen-Ansatz, kurz DvD-Ansatz (englisch Difference-In-Differences approach, kurz DID, oder Double difference, kurz DD) ist ein in der Ökonometrie gebräuchlicher Ansatz, um einen kausalen Effekt festzustellen und dessen Stärke zu beschreiben. Das zugrundeliegende Forschungsdesign arbeitet mit einer - und einer Kontrollgruppe. Es entspricht etwa einer Längsschnittstudie, das heißt, es müssen Daten derselben Untersuchungseinheiten über mindestens zwei Zeitpunkte vorliegen (vgl. Paneldaten, Kohortenstudie) und zwar vor und nach einer Einflussnahme, z. B. einer Informationskampagne oder Politikmaßnahme. Da aber bei vielen ökonometrischen Fragestellungen eine zufällige Zuteilung (Randomisierung) der Versuchsteilnehmer auf eine Behandlungs- oder Kontrollgruppe nicht möglich ist, behandelt man eine bereits definierte Personengruppe (z. B. einen Bezirk oder eine Stadt) als die Behandlungs- und eine andere Gruppe als die Kontrollgruppe (z. B. Nachbar-Bezirk). Durch die fehlende Randomisierung unterscheidet sich das Forschungsdesign von einem psychologischen Experiment und entspricht eher einem Quasi-Experiment. Eine frühe Anwendung der Methode findet sich bei Feldstein (1995). Allerdings ist die grundlegende Idee des DvD-Ansatz wahrscheinlich so alt wie die der Instrumentvariable. Es gibt eine Referenz von Kennan (1995) auf einen Bericht aus dem Jahre 1915, der eine Art DvD-Ansatz gebraucht, um die Effekte von Mindestlöhnen zu untersuchen. Ein ähnliches Verfahren zur Entdeckung von Kausaleffekten ist die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).