stata双重拆分代码

在Stata中，双重拆分（doubly robust estimation）通常用于进行因果效应分析，特别是在随机实验设计（如RCT）和非随机设计结合的情况下。这种估计方法同时利用了样本内调整（如回归到处理组的均衡状态，即ITT）和样本外信息（如倾向得分匹配或权重校正）。

以下是基本的双重拆分代码步骤：

1. **创建处理变量（treatment variable）**：首先，需要定义一个表示接受处理的二元变量，比如`treated`。

2. **生成倾向得分（propensity score）**：使用命令`pscore`或`xtreg`, ps`计算个体接受处理的概率，如`pscore treated controls`，其中`controls`是你认为影响处理选择的控制变量。

3. **拆分样本**：
- **未处理组（untreated sample）**：使用`if`条件筛选出未接受处理的观察值。
- **处理组（treated sample）**：同样使用`if`条件筛选出接受处理的观察值。

4. **ITT（Intent-to-Treat）估计**：
- 对于未处理组，直接估计干预的效果，如`reg outcome untreated_controls treatment`。

5. **Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)估计**：
- 对于所有观察值，使用倾向得分加权，如`weight ipw = propensity_score`，然后对处理组和未处理组分别进行回归。

6. **双重差分（Double Difference or RDD）估计**：
- 可以通过将ITT估计的结果减去IPTW估计的结果得到双倍差异，假设模型的线性和无偏性成立。

* 示例代码
gen treated = 1 if treatment == 1 // 假设'treatment'是你的处理变量

// 计算倾向得分
pscore treated controls

* 拆分样本
local untreated "if treated==0"
local treated "if treated==1"

* ITT估计
reg outcome if `untreated'

* IPTW估计
generate ipw_weight = propensity_score
xtreg outcome treatment [iw = ipw_weight] if `treated`

* 双重差分估计
qui replace d_effect = r(eb) if `untreated'