以2019年7月上海实施垃圾分类政策为政策实验，用stata对其做双重差分模型。以3到5月为实验期前，9到11月为实验期后，北京为处理组，上海为实验组，因变量为IAQ指数，如何在stata做平行趋势检验并完成DID，最后画图分析

首先，我们需要将数据导入Stata软件中。假设我们已经将数据导入，并且IAQ指数的变量名为"IAQ"。接下来，我们可以按照以下步骤进行平行趋势检验和双重差分（DID）的估计：

1. 创建一个虚拟变量，将上海设置为1，北京设置为0，即：

   gen shanghai = (city == "上海")

2. 创建一个虚拟变量，将实验期前设置为1，实验期后设置为0，即：

   gen after = (month >= 9 & month <= 11)

3. 创建一个交互项变量，即"shanghai * after"，用于估计双重差分效应，即：

   gen interaction = shanghai * after

4. 进行平行趋势检验。我们可以通过比较实验组和处理组在实验期前的IAQ指数变化趋势来检验平行趋势。具体来说，我们可以运行以下回归模型：

   reg IAQ shanghai after shanghai*after

如果交互项系数不显著，即p值大于0.05，则说明实验组和处理组在实验期前的IAQ指数变化趋势是平行的，可以进行双重差分分析。

5. 进行双重差分（DID）估计。我们可以运行以下回归模型：

   reg IAQ shanghai after shanghai*after

DID效应即为交互项系数，如果p值小于0.05，则说明垃圾分类政策对IAQ指数有显著影响。

6. 最后，我们可以画图分析DID效应。我们可以将实验组和处理组在实验期前后的平均IAQ指数绘制成折线图，并在图中标注出DID效应的估计值和置信区间。具体来说，我们可以运行以下代码：

   twoway (line IAQ month if shanghai==1, sort) ///
          (line IAQ month if shanghai==0, sort) ///
          (scatteri 6.5 30 "DID" "Estimated DID effect", mcolor(red)), ///
          (scatteri 6.5 35 "95% CI" "95% confidence interval", mcolor(blue)), ///
          xtitle("Month") ytitle("IAQ") legend(off)

这将绘制两条折线，表示实验组和处理组在不同时间点的平均IAQ指数变化。我们还将在图中添加两个标签，表示DID效应的估计值和95%置信区间。