Tarefa paper_repro.callaway_santanna_2021.mpdta_event_time.agent

Veredito

Pergunta feita ao analista

Callaway and Sant'Anna (2021), 'Difference-in-Differences with Multiple Time Periods', as in the did package's documented example on its county panel (2003-2007): estimate the group-time average treatment effects of a state minimum-wage increase on log county teen employment, using the never-treated counties as the comparison group, no covariates and the package's default (varying) base period, and aggregate them by time since adoption into the event-study (dynamic) effects, from three periods before adoption to three after, weighting the cohorts by their size. Report the dynamic effects.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   mpdta— The did package's example panel mpdta (Callaway and Sant'Anna 2021): county-level teen employment in 500 U.S. counties, 2003-2007, one row per county and year. Some states first raised their minimum wage in 2004, some in 2006 and some in 2007; the others did not in the window. Columns: countyreal, the county id; year; lemp, the log of county teen employment; lpop, the log of county population; first_treat, the year the county's state first raised its minimum wage (2004, 2006 or 2007; 0 for counties never treated in the window); treat, 1 for counties in states that raised it at some point in the window.
   Transformação "rename" aplicada à base "mpdta" (2500 → 2500 linhas). {"map":{"first.treat":"first_treat"}}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.did_staggered(Diferenças em diferenças com adoção escalonada (Callaway-Sant'Anna))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_3a3ef84c nos detalhes

   att_gt(yname = 'lemp', gname = 'first.treat', idname = 'countyreal', tname = 'year', xformla = ~1, data = mpdta, est_method = 'reg'): never-treated control group, no covariates, varying base period (the package defaults)

   Por que este é o caminho de referência: att_gt(yname = 'lemp', gname = 'first.treat', idname = 'countyreal', tname = 'year', xformla = ~1, data = mpdta, est_method = 'reg'): never-treated control group, no covariates, varying base period (the package defaults)
   Argumentos principais

   control_group:

   "never_treated"

   dataset:

   "mpdta"

   first_treat:

   "first_treat"

   level:

   0,950.95

   n_boot:

   199199

   seed:

   00

   time:

   "year"

   unit:

   "countyreal"

   y:

   "lemp"

   Resultado calculado

   • att = -0,0399513 -0.03995127515517701
     Average effect on lemp across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)
   Diagnósticos: pretrend_mean = -0,000596958-0.0005969576739334104 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero) · pretrend_se = 0,006825270.006825271151463481 (bootstrap standard error of pretrend_mean) · n_cohorts = 33 · n_never_treated = 309309 · n_units = 500500 · control_group = "never_treated" · n_boot = 199199 · n_boot_failed = 00 (replicates discarded because a drawn cohort had no comparison unit in some cell)
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: -0,03995
   Figuras citadas: call_3a3ef84c:att
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✓
     #2ferramenta chamadainfer.did_staggered

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.did_staggered.
   • ✓
     #3argumento igualy

     outcome: log county teen employment
   • ✓
     #4argumento igualfirst_treat

     the adoption cohort column
   • ✓
     #5argumento igualunit

     the county id
   • ✓
     #6argumento igualcontrol_group

     never-treated counties as the comparison group
   • ✓
     #7diagnósticon_units

     Confere o diagnóstico "n_units" reportado pela ferramenta.
   • ✓
     #8célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_m3
   • ✓
     #9célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_m3: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #10célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_m3, SE: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #11célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_m2
   • ✓
     #12célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_m2: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #13célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_m2, SE: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #14célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_m1
   • ✓
     #15célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_m1: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #16célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_m1, SE: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #17célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_0
   • ✓
     #18célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_0: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #19célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_0, SE: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #20célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_1
   • ✓
     #21célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_1: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #22célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_1, SE: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #23célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_2
   • ✓
     #24célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_2: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #25célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_2, SE: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #26célula de tabela próximaevent_time.att

     software reference, cell e_3
   • ✓
     #27célula de tabela próximaevent_time.att

     published cell e_3: recorded, never required on T2/T3
   • ✗
     #28célula de tabela próximaevent_time.se

     published cell e_3, SE: recorded, never required on T2/T3

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Callaway and Sant'Anna (2021), 'Difference-in-Differences with Multiple Time Periods', as in the did package's documented example on its county panel (2003-2007): estimate the group-time average treatment effects of a state minimum-wage increase on log county teen employment, using the never-treated counties as the comparison group, no covariates and the package's default (varying) base period, and aggregate them by time since adoption into the event-study (dynamic) effects, from three periods before adoption to three after, weighting the cohorts by their size. Report the dynamic effects.

   mpdta (agent)

   The did package's example panel mpdta (Callaway and Sant'Anna 2021): county-level teen employment in 500 U.S. counties, 2003-2007, one row per county and year. Some states first raised their minimum wage in 2004, some in 2006 and some in 2007; the others did not in the window. Columns: countyreal, the county id; year; lemp, the log of county teen employment; lpop, the log of county population; first_treat, the year the county's state first raised its minimum wage (2004, 2006 or 2007; 0 for counties never treated in the window); treat, 1 for counties in states that raised it at some point in the window.

   file 0be3bc5eaaedaa50e047deaf45ad0e193e7210df1644103c63a6c1baa75965d4 · frame —

   1. rename {"map":{"first.treat":"first_treat"}}
2. 1Transformação
   mpdta · rename {"map":{"first.treat":"first_treat"}}

   2500 → 2500 linhas

   Frame antes → depois: 76542064d0d8 → ede9279f5a99
3. 2Turno do modelo
   call_a935a32creferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   att_gt(yname = 'lemp', gname = 'first.treat', idname = 'countyreal', tname = 'year', xformla = ~1, data = mpdta, est_method = 'reg'): never-treated control group, no covariates, varying base period (the package defaults)

   Chamadas pedidas

   • infer.did_staggered

     {
       "control_group": "never_treated",
       "dataset": "mpdta",
       "first_treat": "first_treat",
       "time": "year",
       "unit": "countyreal",
       "y": "lemp"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
4. 3Ferramenta
   infer.did_staggered— Diferenças em diferenças com adoção escalonada (Callaway-Sant'Anna)v0.1.0call_3a3ef84cdecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: att_gt(yname = 'lemp', gname = 'first.treat', idname = 'countyreal', tname = 'year', xformla = ~1, data = mpdta, est_method = 'reg'): never-treated control group, no covariates, varying base period (the package defaults)

   Argumentos

   {
     "control_group": "never_treated",
     "dataset": "mpdta",
     "first_treat": "first_treat",
     "level": 0.95,
     "n_boot": 199,
     "seed": 0,
     "time": "year",
     "unit": "countyreal",
     "y": "lemp"
   }

   Figuras call_3a3ef84c

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   att Average effect on lemp across post-adoption cohort-periods (Callaway–Sant'Anna)	-0,0399513	-0.03995127515517701	0,01194110.011941084528484509	-0,0633554 – -0,0165472

   Diagnósticos

   • pretrend_mean = -0,000596958-0.0005969576739334104 (cohort-weighted mean of the placebo ATT(g,t) before adoption (consecutive periods); it should be near zero)
   • pretrend_se = 0,006825270.006825271151463481 (bootstrap standard error of pretrend_mean)
   • n_cohorts = 33
   • n_never_treated = 309309
   • n_units = 500500
   • control_group = "never_treated"
   • n_boot = 199199
   • n_boot_failed = 00 (replicates discarded because a drawn cohort had no comparison unit in some cell)

   Derivação matemática e pressupostos

   att

   1. Para cada coorte g e período t ≥ g: variação da coorte entre g − 1 e t menos a variação das unidades nunca tratadas (ATT(g,t), na tabela att_gt).
   2. Agregação simples: média das células pós-adoção, cada uma ponderada pelo tamanho da sua coorte.ATT = S / W→ -0,0399513 (-0.03995127515517701)
   3. Erro-padrão: desvio-padrão do ATT em 199 reamostragens de unidades (cada unidade leva todos os seus períodos).→ 0,0119411 (0.011941084528484509)
   4. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição normal vezes o erro-padrão.IC = ATT ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • parallel trends: without the policy each cohort would have moved like the comparison units
   • no anticipation: outcomes do not respond before adoption
   • adoption is irreversible: once treated, units stay treated

   Tabelas (3)

   {
     "att_gt": [
       {
         "att": -0.010503246220963533,
         "e": 0,
         "g": 2004,
         "n_control": 309,
         "n_g": 20,
         "post": true,
         "se": 0.022882360180335775,
         "t": 2004
       },
       {
         "att": -0.07042315810314909,
         "e": 1,
         "g": 2004,
         "n_control": 309,
         "n_g": 20,
         "post": true,
         "se": 0.035349338097653976,
         "t": 2005
       },
       {
         "att": -0.13725873888940443,
         "e": 2,
         "g": 2004,
         "n_control": 309,
         "n_g": 20,
         "post": true,
         "se": 0.037707820794609354,
         "t": 2006
       },
       {
         "att": -0.10081136308540525,
         "e": 3,
         "g": 2004,
         "n_control": 309,
         "n_g": 20,
         "post": true,
         "se": 0.03498817563354677,
         "t": 2007
       },
       {
         "att": 0.006520112424232907,
         "e": -2,
         "g": 2006,
         "n_control": 309,
         "n_g": 40,
         "post": false,
         "se": 0.02331943920931109,
         "t": 2004
       },
       {
         "att": -0.002750818750518684,
         "e": -1,
         "g": 2006,
         "n_control": 309,
         "n_g": 40,
         "post": false,
         "se": 0.01848490029541098,
         "t": 2005
       },
       {
         "att": -0.00459460695286272,
         "e": 0,
         "g": 2006,
         "n_control": 309,
         "n_g": 40,
         "post": true,
         "se": 0.018221346748964883,
         "t": 2006
       },
       {
         "att": -0.04122447154621793,
         "e": 1,
         "g": 2006,
         "n_control": 309,
         "n_g": 40,
         "post": true,
         "se": 0.019524036066045164,
         "t": 2007
       },
       {
         "att": 0.030506655583292096,
         "e": -3,
         "g": 2007,
         "n_control": 309,
         "n_g": 131,
         "post": false,
         "se": 0.014885220499805493,
         "t": 2004
       },
       {
         "att": -0.0027258928861159572,
         "e": -2,
         "g": 2007,
         "n_control": 309,
         "n_g": 131,
         "post": false,
         "se": 0.01728908780159486,
         "t": 2005
       },
       {
         "att": -0.031087119389688136,
         "e": -1,
         "g": 2007,
         "n_control": 309,
         "n_g": 131,
         "post": false,
         "se": 0.01864182705314265,
         "t": 2006
       },
       {
         "att": -0.026054410719197237,
         "e": 0,
         "g": 2007,
         "n_control": 309,
         "n_g": 131,
         "post": true,
         "se": 0.017105063505205884,
         "t": 2007
       }
     ],
     "by_cohort": [
       {
         "att": -0.07974912657473057,
         "g": 2004,
         "n_g": 20,
         "post_periods": 4
       },
       {
         "att": -0.022909539249540326,
         "g": 2006,
         "n_g": 40,
         "post_periods": 2
       },
       {
         "att": -0.026054410719197237,
         "g": 2007,
         "n_g": 131,
         "post_periods": 1
       }
     ],
     "event_time": [
       {
         "att": 0.030506655583292096,
         "e": -3,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.014885220499805493
       },
       {
         "att": -0.0005630846263852289,
         "e": -2,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.013665058460471256
       },
       {
         "att": -0.024458744971168966,
         "e": -1,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.014563335173162988
       },
       {
         "att": -0.019931816789259777,
         "e": 0,
         "n_cohorts": 3,
         "se": 0.01203765078223572
       },
       {
         "att": -0.050957367065194985,
         "e": 1,
         "n_cohorts": 2,
         "se": 0.016800409715261998
       },
       {
         "att": -0.13725873888940443,
         "e": 2,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.037707820794609354
       },
       {
         "att": -0.10081136308540525,
         "e": 3,
         "n_cohorts": 1,
         "se": 0.03498817563354677
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   mpdta ede9279f5a99110cfc103b63bc6f1b9052eb1f6f5df8290bc4fd8388ae23fac3

   sha256 do resultado

   4fe1d8f7e70142ad17843c2d9fc1b43ec0c67a80384813e4abd4967e4046dcf3

   Resultado mostrado ao modelo
5. 4Turno do modelo
   call_830450f6referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.did_staggered): att = -0,03995.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_3a3ef84c:att"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
6. 5Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   -0,03995

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
7. 6Resposta

   Estimativa (infer.did_staggered): att = -0,03995.

   Figuras citadas: call_3a3ef84c:att · Parada: answered

   Figura da resposta: call_3a3ef84c:att = -0,0399513-0.03995127515517701 (se 0,01194110.011941084528484509)
8. 7Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
9. 8Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_3a3ef84c:att (infer.did_staggered)
10. 9Pontuação
    #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.did_staggered
11. 10Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.did_staggered.y = 'lemp'
12. 11Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.did_staggered.first_treat = 'first_treat'
13. 12Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.did_staggered.unit = 'countyreal'
14. 13Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatóriainfer.did_staggered.control_group = 'never_treated'
15. 14Pontuação
    #7diagnósticopassouobrigatória500 vs 500
16. 15Pontuação
    #8célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': -3}].att = 0.03050665558 vs 0.030506655583292096
17. 16Pontuação
    #9célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': -3}].att = 0.03050665558 vs 0.0305
18. 17Pontuação
    #10célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': -3}].se = 0.0148852205 vs 0.0154
19. 18Pontuação
    #11célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': -2}].att = -0.0005630846264 vs -0.0005630846263852302
20. 19Pontuação
    #12célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': -2}].att = -0.0005630846264 vs -0.0006
21. 20Pontuação
    #13célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': -2}].se = 0.01366505846 vs 0.0132
22. 21Pontuação
    #14célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': -1}].att = -0.02445874497 vs -0.024458744971168973
23. 22Pontuação
    #15célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': -1}].att = -0.02445874497 vs -0.0245
24. 23Pontuação
    #16célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': -1}].se = 0.01456333517 vs 0.0153
25. 24Pontuação
    #17célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': 0}].att = -0.01993181679 vs -0.01993181678925978
26. 25Pontuação
    #18célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': 0}].att = -0.01993181679 vs -0.0199
27. 26Pontuação
    #19célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': 0}].se = 0.01203765078 vs 0.0123
28. 27Pontuação
    #20célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': 1}].att = -0.05095736707 vs -0.050957367065194985
29. 28Pontuação
    #21célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': 1}].att = -0.05095736707 vs -0.051
30. 29Pontuação
    #22célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': 1}].se = 0.01680040972 vs 0.0167
31. 30Pontuação
    #23célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': 2}].att = -0.1372587389 vs -0.13725873888940443
32. 31Pontuação
    #24célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': 2}].att = -0.1372587389 vs -0.1373
33. 32Pontuação
    #25célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': 2}].se = 0.03770782079 vs 0.0413
34. 33Pontuação
    #26célula de tabela próximapassouobrigatóriaevent_time[{'e': 3}].att = -0.1008113631 vs -0.10081136308540525
35. 34Pontuação
    #27célula de tabela próximapassouregistradaevent_time[{'e': 3}].att = -0.1008113631 vs -0.1008
36. 35Pontuação
    #28célula de tabela próximafalhouregistradaevent_time[{'e': 3}].se = 0.03498817563 vs 0.0351

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

Downloads desta tarefa