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parallel-processing - DiD 一致した治療前のデータと治療後の観察結果を組み合わせる
私の平行傾向の仮定 (PTA) は他の方法では成り立たないため、差の差のデザインを行う前に、治療前の観察で遺伝子マッチングを行っています。
ただし、共変量で一致し、単位名 (私の場合は会社 ID) と X 変数 (私の場合は月) を除外すると、2 つのデータセットは同じように見えず、結合できません。 PTAの保有状況を確認するためです。
治療前の照合に月と会社 ID の変数を含めるのは意味がないようで、オンラインの例では見たことがありません。そうは言っても、私はこれらを含めて遺伝子マッチングを試みましたが、私の治療群と対照群の治療前の観察結果は一致しませんでした.
対応する治療前の観察と治療後の観察を組み合わせる方法、または私が間違っている可能性がある場所について、どんな助けでも大歓迎です。ありがとうございました！！
causality - CausalImpact: 前後の期間の長さ?
新しい Facebook キャンペーンが Web サイトのコンバージョンに与える影響を測定するために、CausalImpactを使用することを検討しています。支出、クリック、コンバージョンなど、1 ～ 2 年前の毎日のデータがあります。私が理解しようとしているトリッキーな部分は、生理前と生理後の期間はどれくらいあるべきかということです。ポストピリオドの長さは基本的に、この新しいキャンペーンを実行する期間です。プレピリオドは、必要に応じて、理論的には 1 ～ 2 年である可能性があります。
このパッケージ (または同様のパッケージ) の経験がある人が助けてくれることを願っています! それが役立つなら、私の「前の」期間のデータフレームを喜んで共有します。
よろしくお願いします！