统计百科 · 2026-07-11

多期 DID 的 CSDID 结果怎么报告？组-时 ATT、总体 ATT 与 APA 模板

CSDID 结果怎么写进论文？本文说明 cohort、never-treated、组-时 ATT 与总体 ATT 的报告逻辑，给出可复现提示词和 APA 模板，并明确当前直出聚焦 simple 总体 ATT。

当不同个体在不同年份首次受到政策影响时，一个 TWFE 交互项很难完整表达异质处理效应。CSDID 的核心思路是先定义“哪一批个体在何时首次受处理”，再估计不同 cohort、不同时间的组—时平均处理效应 ATT(g,t)，最后按明确规则聚合。

因此，论文不能只写“用了 CSDID，结果显著”。至少要说明 cohort 编码、对照组、聚合口径和识别假设。

先判断你的设计能否支持解释

开始分析前需要核对：

每个个体的首次受处理年份是否准确且处理状态不可逆；
数据中是否存在从未受处理组；
政策前后是否有足够时期；
是否存在提前反应、溢出效应或处理组构成变化；
结果变量、个体和时间的口径是否稳定。

当前产品路径以 never-treated 作为对照。如果所有个体最终都受处理，不能假定当前实现会自动改用 not-yet-treated。

可复现的数据示例与输入提示

数据可以包含：

列名	含义
county_id	个体标识
year	年份
outcome	结果变量 Y
first_treat_year	首次受处理年份；0 或缺失表示从未受处理

建议输入：

使用 CSDID 分析 outcome。county_id 是个体列，year 是时间列，first_treat_year 是首次受处理年份，0 或缺失代表 never-treated。请先核对受处理与从未受处理个体是否同时存在，再报告 simple 聚合总体 ATT、标准误、Z、95% 置信区间和各组个体数。当前直出若没有组—时 ATT 明细表，请明确说明，不要虚构 ATT(g,t) 数值。

这个提示明确了可复现的编码规则。若 cohort 被误填为每期处理状态 0/1，而不是首次受处理年份，模型含义会完全改变。

ChatSRS 当前能力边界

当前 panel_csdid 分析器使用 differences 库的 ATTgt，以 never-treated 为对照估计组—时效应，并进行 simple 聚合。直出的汇总表包括：

simple 聚合总体 ATT；
标准误、Z 统计量和正态近似 95% 置信区间；
总个体数、处理个体数与 never-treated 个体数；
对照组与聚合方式。

**能力边界：**当前格式化输出直接展示的是 simple 总体 ATT，而不是完整 ATT(g,t) 明细矩阵；置信区间是逐点正态近似，不是同时置信带。只有在对照组、处理时点、无提前反应等识别条件与研究设计相符时，才可谨慎作因果解释。

输出结果：组—时 ATT 与总体 ATT 怎么区分

指标	回答的问题
ATT(g,t)	首次在 g 期受处理的 cohort，到 t 期相对对照组的平均处理效应
事件时间效应	相对首次处理前后第 k 期的动态效应
simple 总体 ATT	按当前聚合规则汇总后的单一平均效应

总体 ATT 可以作为摘要，但会压缩组别和时间异质性。若论文讨论动态变化，应使用经验证的 ATT(g,t) 或事件时间结果，不能从一个总体平均值反推每一时期。

APA 总体 ATT 表模板

指标	估计值
simple 总体 ATT	[ ]
SE	[ ]
Z	[ ]
95% CI	[[ ], [ ]]
处理组个体数	[ ]
never-treated 个体数	[ ]

表注建议：

注：估计以从未受处理个体为对照，cohort 定义为首次受处理年份，0 或缺失表示 never-treated。总体 ATT 采用 simple 聚合。置信区间为当前输出的逐点正态近似，并非同时置信带。

如果另有经验证的组—时明细，可增加：

首次处理组 g	时间 t	ATT(g,t)	SE	95% CI
[g1]	[t1]	[ ]	[ ]	[ ]
[g1]	[t2]	[ ]	[ ]	[ ]

不要为补齐表格而编造明细。

APA 正文报告模板

鉴于各个体在不同时间首次受到处理，本研究采用组—时 ATT 框架
估计多期 DID。cohort 定义为首次受处理年份，未受处理个体编码为
0 或缺失，并作为 never-treated 对照组。

simple 聚合总体 ATT 为 [ATT]（SE = [SE]，Z = [Z]，
95% CI [[下限], [上限]]）。该估计汇总了不同处理组与时期的效应。
[若有经验证的 ATT(g,t) 明细，再描述动态或组别异质性。]

上述解释以处理时点准确、无提前反应、对照组适当及其他识别条件
成立为前提。当前直出未展示完整 ATT(g,t) 矩阵，因此不据总体平均值
推断每个 cohort 或每个时期的效应。

常见问题 FAQ

Q1：cohort 列应该填 0/1 处理状态吗？

不应该。当前方法需要首次受处理年份，例如 2018；从未受处理者填 0 或缺失。

Q2：没有 never-treated 组还能直接运行吗？

当前实现不能用 not-yet-treated 自动替代，缺少 never-treated 会返回边界提示。

Q3：总体 ATT 显著就说明每个 cohort 都显著吗？

不说明。聚合值可能掩盖不同组别、时间甚至方向上的差异。

Q4：能把 ATT 直接写成政策因果效应吗？

只有当研究设计和识别假设得到合理支持时才可谨慎解释；分析器运行成功本身不证明因果成立。