二重差分法（DID）とは
二重差分法（DID）とは、ある介入の効果を評価するために用いられる統計的な手法である
読み: ニジュウサブンホウ
ある介入の効果を評価するために用いられる統計的な手法である。介入の有無によって生じる差を、介入前後で比較することで、介入の効果を推定する。特に、介入群と非介入群が存在する場合に有効な手法である。
かんたんに言うと
二重差分法は、ある政策やイベントの影響を、似たようなグループと比較して測る方法である。
二重差分法の基本的な考え方
二重差分法では、まず介入群と非介入群の介入前の差を把握する。次に、介入後の両群の差を把握する。そして、介入後の差から介入前の差を差し引くことで、介入による純粋な効果を推定する。この差分の差分が、二重差分法の名前の由来である。この手法は、介入群と非介入群の間に、時間を通じて変化しない固定効果が存在する場合でも、介入効果を適切に推定できるという利点がある。
二重差分法の適用例
二重差分法は、政策評価や経済効果の分析など、幅広い分野で応用されている。例えば、ある地域で導入された新しい税制が、企業の投資行動に与える影響を評価する場合に利用できる。介入群を税制が導入された地域、非介入群を導入されなかった地域として、税制導入前後の投資額の変化を比較することで、税制の効果を推定する。また、医療分野では、新しい治療法の効果を評価するために用いられることもある。
二重差分法の注意点
二重差分法を用いる際には、いくつかの注意点がある。最も重要なのは、介入群と非介入群が、介入がなければ平行なトレンドを示すという仮定（平行トレンドの仮定）が成立することである。もし、この仮定が成立しない場合、推定された介入効果はバイアスを持つ可能性がある。また、介入群と非介入群の選択にセレクションバイアスが存在する場合も、注意が必要である。
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