Tarefa paper_repro.card_krueger_1994.tab3_r4_ciii.tool

Veredito

Pergunta feita ao analista

Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

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
   njmin_balanced— The survey of fast-food restaurants (Burger King, KFC, Roy Rogers, Wendy's) in New Jersey and eastern Pennsylvania used by Card and Krueger (1994), 'Minimum Wages and Employment', restricted to the balanced sample: the restaurants with valid employment data in both waves. New Jersey's minimum wage rose from $4.25 to $5.05 per hour on April 1, 1992; Pennsylvania's did not change. Each restaurant was interviewed in February-March 1992 (wave 1, before the rise) and again in November-December 1992 (wave 2, after it). One row per restaurant and wave (two rows per restaurant). Columns: store, a unique restaurant id (the sheet number, plus 1000 for New Jersey restaurants, because one sheet number is used by one restaurant in each state); sheet, the survey's sheet number; wave, 1 or 2; wave2, 1 for the second wave (after the rise) and 0 for the first; nj, 1 for a restaurant in New Jersey and 0 for one in Pennsylvania; fte, full-time-equivalent employment in that wave (full-time employees plus managers and assistant managers plus half the part-time employees, the authors' definition; restaurants closed for good in wave 2 report zero employees); chain, 1 Burger King, 2 KFC, 3 Roy Rogers, 4 Wendy's; co_owned, 1 if company-owned; southj, centralj, northj, 1 for southern, central and northern New Jersey; pa1, pa2, 1 for the northeast suburbs of Philadelphia and for Easton and nearby areas; shore, 1 on the New Jersey shore; wage_st, starting wage in wave 1 ($ per hour); status2, status of the second interview (0 refused, 1 answered, 2 closed for renovations, 3 closed permanently, 4 closed for highway construction, 5 closed by a mall fire).
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (410 → 410 linhas). {"args":{"column":"emppt","factor":0.5},"name":"pt_half1","op":"scale"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (410 → 410 linhas). {"args":{"columns":["empft","nmgrs","pt_half1"]},"name":"fte1","op":"sum"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (410 → 410 linhas). {"args":{"column":"emppt2","factor":0.5},"name":"pt_half2","op":"scale"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (410 → 410 linhas). {"args":{"columns":["empft2","nmgrs2","pt_half2"]},"name":"fte2","op":"sum"}
   Transformação "filter" aplicada à base "njmin_balanced" (410 → 384 linhas). {"query":"fte1 == fte1 and fte2 == fte2"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (384 → 384 linhas). {"args":{"column":"state","factor":1000},"name":"state_k","op":"scale"}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (384 → 384 linhas). {"args":{"columns":["sheet","state_k"]},"name":"store","op":"sum"}
   Transformação "rename" aplicada à base "njmin_balanced" (384 → 384 linhas). {"map":{"state":"nj"}}
   Transformação "select" aplicada à base "njmin_balanced" (384 → 384 linhas). {"columns":["store","sheet","chain","co_owned","nj","southj","centralj","northj","pa1","pa2","shore","wage_st","status2","fte1","fte2"]}
   Transformação "reshape_long" aplicada à base "njmin_balanced" (384 → 768 linhas). {"id":["store"],"j":"wave","stubs":["fte"]}
   Transformação "derive" aplicada à base "njmin_balanced" (768 → 768 linhas). {"args":{"cmp":"eq","column":"wave","value":2},"name":"wave2","op":"indicator"}
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.did_2x2(Diferenças em diferenças (2 grupos × 2 períodos))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_d747f413 nos detalhes
   Argumentos principais

   cluster:

   "store"

   dataset:

   "njmin_balanced"

   level:

   0,950.95

   post:

   "wave2"

   treated:

   "nj"

   y:

   "fte"

   Resultado calculado

   • did = 2,75 2.75
     Difference-in-differences effect on fte
   Diagnósticos: design = "panel_first_difference" (balanced panel of units in 'store': estimated in first differences, HC1 errors across units) · n_obs = 768768 · se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1)) · parallel_trends = "untestable" (with two periods parallel trends cannot be tested; the estimate rests on assuming them) · n_units = 384384
3. 3Conferência de lastro e resposta final
   • ✓
     #0figura próximadid

     software reference
   • ✓
     #1figura próximadid

     software reference, SE
   • ✓
     #2figura próximadid

     published cell
   • ✓
     #3figura próximadid

     published cell, SE

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

   Tarefa de ferramenta: nenhuma pergunta; a especificação de referência é chamada direto.

   njmin_balanced (agent)

   The survey of fast-food restaurants (Burger King, KFC, Roy Rogers, Wendy's) in New Jersey and eastern Pennsylvania used by Card and Krueger (1994), 'Minimum Wages and Employment', restricted to the balanced sample: the restaurants with valid employment data in both waves. New Jersey's minimum wage rose from $4.25 to $5.05 per hour on April 1, 1992; Pennsylvania's did not change. Each restaurant was interviewed in February-March 1992 (wave 1, before the rise) and again in November-December 1992 (wave 2, after it). One row per restaurant and wave (two rows per restaurant). Columns: store, a unique restaurant id (the sheet number, plus 1000 for New Jersey restaurants, because one sheet number is used by one restaurant in each state); sheet, the survey's sheet number; wave, 1 or 2; wave2, 1 for the second wave (after the rise) and 0 for the first; nj, 1 for a restaurant in New Jersey and 0 for one in Pennsylvania; fte, full-time-equivalent employment in that wave (full-time employees plus managers and assistant managers plus half the part-time employees, the authors' definition; restaurants closed for good in wave 2 report zero employees); chain, 1 Burger King, 2 KFC, 3 Roy Rogers, 4 Wendy's; co_owned, 1 if company-owned; southj, centralj, northj, 1 for southern, central and northern New Jersey; pa1, pa2, 1 for the northeast suburbs of Philadelphia and for Easton and nearby areas; shore, 1 on the New Jersey shore; wage_st, starting wage in wave 1 ($ per hour); status2, status of the second interview (0 refused, 1 answered, 2 closed for renovations, 3 closed permanently, 4 closed for highway construction, 5 closed by a mall fire).

   file 41a29aec6b489658b20030d044a2b20a5f5a04b871cde41df057afd6013ba587 · frame —

   1. derive {"args":{"column":"emppt","factor":0.5},"name":"pt_half1","op":"scale"}
   2. derive {"args":{"columns":["empft","nmgrs","pt_half1"]},"name":"fte1","op":"sum"}
   3. derive {"args":{"column":"emppt2","factor":0.5},"name":"pt_half2","op":"scale"}
   4. derive {"args":{"columns":["empft2","nmgrs2","pt_half2"]},"name":"fte2","op":"sum"}
   5. filter {"query":"fte1 == fte1 and fte2 == fte2"}
   6. derive {"args":{"column":"state","factor":1000},"name":"state_k","op":"scale"}
   7. derive {"args":{"columns":["sheet","state_k"]},"name":"store","op":"sum"}
   8. rename {"map":{"state":"nj"}}
   9. select {"columns":["store","sheet","chain","co_owned","nj","southj","centralj","northj","pa1","pa2","shore","wage_st","status2","fte1","fte2"]}
   10. reshape_long {"id":["store"],"j":"wave","stubs":["fte"]}
   11. derive {"args":{"cmp":"eq","column":"wave","value":2},"name":"wave2","op":"indicator"}
2. 1Transformação
   njmin_balanced · derive {"args":{"column":"emppt","factor":0.5},"name":"pt_half1","op":"scale"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: 23992890fd66 → 8509ad26d6da
3. 2Transformação
   njmin_balanced · derive {"args":{"columns":["empft","nmgrs","pt_half1"]},"name":"fte1","op":"sum"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: 8509ad26d6da → a007c15bc5d2
4. 3Transformação
   njmin_balanced · derive {"args":{"column":"emppt2","factor":0.5},"name":"pt_half2","op":"scale"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: a007c15bc5d2 → d9ae72d01975
5. 4Transformação
   njmin_balanced · derive {"args":{"columns":["empft2","nmgrs2","pt_half2"]},"name":"fte2","op":"sum"}

   410 → 410 linhas

   Frame antes → depois: d9ae72d01975 → 6328c90ff4e6
6. 5Transformação
   njmin_balanced · filter {"query":"fte1 == fte1 and fte2 == fte2"}

   410 → 384 linhas

   Frame antes → depois: 6328c90ff4e6 → dba78d06a41b
7. 6Transformação
   njmin_balanced · derive {"args":{"column":"state","factor":1000},"name":"state_k","op":"scale"}

   384 → 384 linhas

   Frame antes → depois: dba78d06a41b → bfadb20b20ab
8. 7Transformação
   njmin_balanced · derive {"args":{"columns":["sheet","state_k"]},"name":"store","op":"sum"}

   384 → 384 linhas

   Frame antes → depois: bfadb20b20ab → afb6fd0b0cfe
9. 8Transformação
   njmin_balanced · rename {"map":{"state":"nj"}}

   384 → 384 linhas

   Frame antes → depois: afb6fd0b0cfe → 9e72f29044bc
10. 9Transformação
    njmin_balanced · select {"columns":["store","sheet","chain","co_owned","nj","southj","centralj","northj","pa1","pa2","shore","wage_st","status2","fte1","fte2"]}

    384 → 384 linhas

    Frame antes → depois: 9e72f29044bc → 16ae50f785d3
11. 10Transformação
    njmin_balanced · reshape_long {"id":["store"],"j":"wave","stubs":["fte"]}

    384 → 768 linhas

    Frame antes → depois: 16ae50f785d3 → 124a167bac54
12. 11Transformação
    njmin_balanced · derive {"args":{"cmp":"eq","column":"wave","value":2},"name":"wave2","op":"indicator"}

    768 → 768 linhas

    Frame antes → depois: 124a167bac54 → e28ffa5e707b
13. 12Ferramenta
    infer.did_2x2— Diferenças em diferenças (2 grupos × 2 períodos)v0.1.0call_d747f413decidido pelo códigoreexecutável

    Argumentos

    {
      "cluster": "store",
      "controls": [],
      "dataset": "njmin_balanced",
      "level": 0.95,
      "post": "wave2",
      "treated": "nj",
      "y": "fte"
    }

    Figuras call_d747f413

    Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
    did Difference-in-differences effect on fte	2,75	2.75	1,337731.3377253110290759	0,119773 – 5,38023

    Diagnósticos

    • design = "panel_first_difference" (balanced panel of units in 'store': estimated in first differences, HC1 errors across units)
    • n_obs = 768768
    • se_type = "HC1" (heteroskedasticity-robust standard errors (HC1))
    • parallel_trends = "untestable" (with two periods parallel trends cannot be tested; the estimate rests on assuming them)
    • n_units = 384384

    Derivação matemática e pressupostos

    did

    1. Variação da média do grupo tratado menos a variação da média do grupo de comparação.DiD = (ȳ_T1 − ȳ_T0) − (ȳ_C1 − ȳ_C0)→ 2,75 (2.75)
    2. Erro-padrão robusto à heterocedasticidade (HC1): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 1,33773 (1.3377253110290759)
    3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 382 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = DiD ± c · ep

    Pressupostos do estimador

    • without the policy the treated group's outcome would have changed as much as the comparison group's (parallel trends)
    • no other change hit one group and not the other between the two periods

    Tabelas (1)

    {
      "means": [
        {
          "group": "treated",
          "mean": 20.430582524271845,
          "n": 309,
          "period": "before"
        },
        {
          "group": "treated",
          "mean": 20.89724919093851,
          "n": 309,
          "period": "after"
        },
        {
          "group": "comparison",
          "mean": 23.38,
          "n": 75,
          "period": "before"
        },
        {
          "group": "comparison",
          "mean": 21.096666666666668,
          "n": 75,
          "period": "after"
        }
      ]
    }

    • with two periods parallel trends cannot be tested

    Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

    Digests dos dados

    njmin_balanced e28ffa5e707b12a196314f1da511e9d7d8c3bc3fc37fe9363e3e54f493a1fc1e

    sha256 do resultado

    79d335b8a49b75717065cf5a23593406c07cfb09c10a712eabab902d2f5c92f1

14. 13Pontuação
    #0figura próximapassouobrigatória2.75 vs 2.7499999999999933
15. 14Pontuação
    #1figura próximapassouobrigatória1.337725311 vs 1.3377253110290719
16. 15Pontuação
    #2figura próximapassouobrigatória2.75 vs 2.75
17. 16Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória1.337725311 vs 1.34

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)

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