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差の差法（DID）とは？
英語：Difference-in-differences
別名：DID, 二重差分法, ディフ・イン・ディフ
意味
政策を受けた集団と受けなかった集団について、政策の前後の変化をそれぞれ比べ、その差から政策の効果を推定する統計手法です。
くわしい解説
差の差法は、政策の対象となった集団(処置群)と対象外の集団(対照群)で、政策の前後の変化をそれぞれ計算し、その二つの変化の差を効果とみなす方法です。前後比較だけだと、景気の変化など時間とともに起きる要因が混ざります。処置群と対照群の両方に同じ時間的な要因が影響していると考えれば、差を取ることでそれを取り除けます。
最も重要な前提は、政策がなければ両群は同じような動きをしていたはずだという平行トレンドの仮定です。この仮定は直接検証できないため、政策前の複数の時点で両群の動きが似ていたかを確認することが一般的です。また、政策の導入時期が地域ごとに異なる場合は、推定方法に注意が必要だという研究が近年増えています。
研究を読むときは、比較の対象に何を選んだか、政策前の動きが似ていたことを示す図があるか、他の要因が同時に変わっていないかを確認します。対照群の選び方で結果が変わることもあります。
例・ヒント
例：ある市だけが医療費の助成を拡大した場合、拡大前後の受診率の変化を、拡大しなかった近隣の市の変化と比べ、その差を助成の効果として推定する。二つの市の動きが事前に似ていたことが前提となる。
よくある誤解・注意点
対照群があれば、いつでも正しい効果が出るわけではありません。政策がなければ両群が同じ動きをしたという前提が崩れると、結果は大きくずれます。事前の動きの確認が大切です。
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