Was ist DiD (Difference-in-Differences)?

Difference-in-Differences (DiD) — ist eine Methode der kausalen Inferenz, die verwendet wird, um den Effekt einer Intervention oder Veränderung zu bewerten, wenn Daten vor und nach dem Ereignis für zwei Gruppen vorliegen: eine, die von der Intervention betroffen war (Behandlung), und eine Kontrollgruppe, die nicht betroffen war.

Die Idee ist, die Differenz der Ergebnisse vor und nach der Intervention in der Behandlungsgruppe zu vergleichen und die Differenz in der Kontrollgruppe davon abzuziehen. Dadurch werden der Einfluss zeitlicher Trends und anderer Faktoren, die beide Gruppen gleichermaßen beeinflussen, eliminiert.

Formal:

[ \text{DiD} = (Y_{Behandlung, nach} - Y_{Behandlung, vor}) - (Y_{Kontrolle, nach} - Y_{Kontrolle, vor}) ]

Beispiel: Wenn wir die Wirkung einer neuen Politik auf den Verkauf bewerten wollen, haben wir Verkaufsdaten vor und nach ihrer Einführung für Geschäfte, bei denen die Politik angewendet wurde, und für Geschäfte, bei denen sie nicht angewendet wurde. Die Differenz der Verkaufsänderungen zwischen diesen Gruppen ist die Schätzung des Politikeffekts.

DiD wird häufig in der Ökonometrie und Analyse verwendet, um kausale Effekte ohne Randomisierung zu bewerten.