R语言中做DID的共同趋势检验

在R语言中，可以使用lm()函数来进行差分回归(DID)的共同趋势检验。下面是一个简单的示例：

假设有两个组别（实验组和对照组）和两个时间点（前期和后期），我们想要检验实验组与对照组的共同趋势。

首先，我们需要创建一个数据框，其中包含组别变量，时间变量和因变量。例如：

# 创建数据框
data <- data.frame(
  group = c(rep("实验组", 5), rep("对照组", 5)),
  time = c(rep("前期", 5), rep("后期", 5)),
  outcome = c(10, 12, 15, 14, 11, 8, 9, 11, 10, 12)
)

接下来，我们可以使用lm()函数进行差分回归，并提取出共同趋势检验的结果。

# 进行差分回归
model <- lm(outcome ~ group * time, data = data)

# 提取共同趋势检验结果
summary(model)

在summary(model)的输出中，我们可以查看与共同趋势检验相关的系数估计和显著性水平。

通常，我们会关注与group:time后期交互项的系数估计和显著性水平。如果这个交互项的系数显著为0，那么我们可以认为实验组和对照组在前期和后期之间具有共同的趋势。

请注意，这只是一个简单的示例，实际中可能还需要控制其他的变量。同时，共同趋势检验也需要满足一些前提假设，例如平行趋势假设和稳定的组别特征