Was bedeutet Parallel-trends test (pretreatment time period)?

Der Parallel-Trends-Test (Parallel-Trends-Test) wird in der empirischen Wirtschaftsforschung häufig verwendet, um die Annahme zu überprüfen, dass die Trends der Behandlungs- und Kontrollgruppen vor der Einführung einer Behandlung (Intervention) parallel verlaufen. Diese Annahme ist entscheidend für die Gültigkeit der Differenz-in-Differenzen (DiD)-Methode. Die Nullhypothese (H0) des Tests lautet, dass die Behandlungseffekte in allen Vorbehandlungsperioden null sind. Das bedeutet, dass es vor der Einführung der Behandlung keine systematischen Unterschiede in den Trends zwischen den Behandlungs- und Kontrollgruppen gibt. Die Teststatistik F(0, 12) und der p-Wert (Prob > F) sind die Ergebnisse des Tests. Die F-Statistik gibt an, wie stark die beobachteten Daten von der Nullhypothese abweichen, und der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass diese Abweichung unter der Annahme der Nullhypothese zufällig ist. Wenn der p-Wert klein ist (typischerweise kleiner als 0,05), lehnt man die Nullhypothese ab, was darauf hindeutet, dass die Annahme der parallelen Trends verletzt ist. Ein großer p-Wert deutet darauf hin, dass es keine ausreichenden Beweise gibt, um die Nullhypothese abzulehnen, was die Annahme der parallelen Trends unterstützt. In deinem Fall fehlen die spezifischen Werte für die F-Statistik und den p-Wert, daher kann keine endgültige Schlussfolgerung gezogen werden.