Tarefa paper_repro.kessler_roth_2014.t18_2_twfe.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Did California's switch to active-choice phrasing for the organ-donor question on its driver's licence form, in July 2011, change how many people registered as organ donors? Using the quarterly panel of U.S. states from the fourth quarter of 2010 to the first quarter of 2012, estimate the effect of the switch.

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

   Did California's switch to active-choice phrasing for the organ-donor question on its driver's licence form, in July 2011, change how many people registered as organ donors? Using the quarterly panel of U.S. states from the fourth quarter of 2010 to the first quarter of 2012, estimate the effect of the switch.

   organ_donations (agent)

   The organ donation panel of Kessler and Roth (2014) as distributed in the causaldata package and used in Huntington-Klein's The Effect, chapter 18: one row per U.S. state and quarter, from the fourth quarter of 2010 to the first quarter of 2012 (27 states, 6 quarters). California changed the organ-donor question on its driver's licence form to active-choice phrasing in July 2011 (the third quarter of 2011); the other states did not change theirs. Columns: rownames, the row number; State, the state's name; Quarter, the quarter as text (Q42010, Q12011, Q22011, Q32011, Q42011, Q12012); Quarter_Num, the quarter as a number from 1 (Q42010) to 6 (Q12012); Rate, the organ donor registration rate (the share of people registering as donors); and the book's construction of the treatment: California, 1 for California; After, 1 for the quarters after the change (Quarter_Num above 3: Q32011, Q42011 and Q12012); Treated, California times After.

   file b758f11dd4f32c404877bc0b79a09b09d6e074318d2f91030060c9adb26fe56a · frame —

   1. derive {"args":{"cmp":"eq","column":"State","value":"California"},"name":"California","op":"indicator"}
   2. derive {"args":{"cmp":"gt","column":"Quarter_Num","value":3},"name":"After","op":"indicator"}
   3. derive {"args":{"columns":["California","After"]},"name":"Treated","op":"product"}
2. 1Transformação
   organ_donations · derive {"args":{"cmp":"eq","column":"State","value":"California"},"name":"California","op":"indicator"}

   162 → 162 linhas

   Frame antes → depois: 66a839324c71 → 20bef437811a
3. 2Transformação
   organ_donations · derive {"args":{"cmp":"gt","column":"Quarter_Num","value":3},"name":"After","op":"indicator"}

   162 → 162 linhas

   Frame antes → depois: 20bef437811a → fa0dbe02ae97
4. 3Transformação
   organ_donations · derive {"args":{"columns":["California","After"]},"name":"Treated","op":"product"}

   162 → 162 linhas

   Frame antes → depois: fa0dbe02ae97 → 2c3e5c0fb179
5. 4Turno do modelo
   call_c68374abreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   The Effect, Table 18.2: two-way fixed effects regression of the donor registration rate on Treated with state and quarter fixed effects, errors clustered by state (feols(Rate ~ Treated | State + Quarter, vcov = ~State)).

   Chamadas pedidas

   • infer.twfe

     {
       "dataset": "organ_donations",
       "time": "Quarter_Num",
       "treat": "Treated",
       "unit": "State",
       "y": "Rate"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
6. 5Ferramenta
   infer.twfev0.1.0call_e4b87bbddecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: The Effect, Table 18.2: two-way fixed effects regression of the donor registration rate on Treated with state and quarter fixed effects, errors clustered by state (feols(Rate ~ Treated | State + Quarter, vcov = ~State)).

   Argumentos

   {
     "covariates": [],
     "dataset": "organ_donations",
     "level": 0.95,
     "time": "Quarter_Num",
     "treat": "Treated",
     "unit": "State",
     "y": "Rate"
   }

   Figuras call_e4b87bbd

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.Treated TWFE coefficient on Treated for Rate	-0,022459	-0.022458974358974378	0,00601590.006015900729523345	-0,0342499 – -0,010668

   Diagnósticos

   • staggered = false
   • n_adoption_dates = 11
   • treatment_reversals = false
   • n_units = 2727
   • n_periods = 66
   • n_obs = 162162
   • se_type = "cluster"
   • n_clusters = 2727

   Digests dos dados

   organ_donations 2c3e5c0fb1799ed60b282e41e0f6e4dda1b1a1f9704c871775e013e3a18c8c59

   sha256 do resultado

   ae879619817a85cbc54e38c8d8895f6b4343775024d86813a7a53e9d9bd2f7c2

   Resultado mostrado ao modelo
7. 6Turno do modelo
   call_5ebb2f35referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.twfe): coef.Treated = -0,02246.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_e4b87bbd:coef.Treated"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
8. 7Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   -0,02246

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
9. 8Resposta

   Estimativa (infer.twfe): coef.Treated = -0,02246.

   Figuras citadas: call_e4b87bbd:coef.Treated · Parada: answered

   Figura da resposta: call_e4b87bbd:coef.Treated = -0,022459-0.022458974358974378 (se 0,00601590.006015900729523345)
10. 9Pontuação
    #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
11. 10Pontuação
    #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_e4b87bbd:coef.Treated (infer.twfe)
12. 11Pontuação
    #2uma entrepassouobrigatóriatool_called(infer.twfe): ok | tool_called(infer.did_2x2): answer call is infer.twfe
13. 12Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.twfe.y = 'Rate'
14. 13Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.twfe.treat = 'Treated'
15. 14Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.twfe, not infer.did_2x2
16. 15Pontuação
    #6argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.twfe, not infer.did_2x2
17. 16Pontuação
    #7argumento igualpassouobrigatórianot applicable: the answer call is infer.twfe, not infer.did_2x2
18. 17Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.twfe.y = 'Rate'
19. 18Pontuação
    #9argumento igualpassouregistradainfer.twfe.treat = 'Treated'
20. 19Pontuação
    #10diagnósticopassouregistrada162 vs 162
21. 20Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada-0.02245897436 vs -0.022458974358974367
22. 21Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada0.00601590073 vs 0.0060159007295233465
23. 22Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada-0.02245897436 vs -0.022
24. 23Pontuação
    #14figura da resposta próximapassouregistrada0.00601590073 vs 0.006

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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