差分の差分法
最小二乗法におけるすべての仮定は差分の差分法でも同じく当てはめられる。加えて差分の差分法は平行トレンドの仮定(英: parallel trend assumption)が必要になる。平行トレンドの仮定とは λ 2 − λ 1 {\displaystyle \lambda _{2}-\lambda _{1}} の値が異なる s = 1 {\displaystyle s=1} と s = 2 {\displaystyle s=2} で等しいということである。上の正式な定義が正確に現実を反映しているという仮定の下では、平行トレンドの仮定は自動的に成立する。しかし λ s t : λ 22 − λ 21 ≠ λ 12 − λ 11 {\displaystyle \lambda _{st}~:~\lambda _{22}-\lambda _{21}\neq \lambda _{12}-\lambda _{11}} であるようなモデルの方がより現実的ではあろう。
処置効果とは観測変数 y と処置を受けなかったとして平行移動した y の値の差である。差分の差分法のアキレス腱はあるグループにおいて処置ではない何かが変化を与えたものの、他は処置群と同じである時で、これは平行トレンドの仮定の破綻を意味している。
差分の差分法による推定量の正確性を保証する為に、二つのグループの個人の構成が時間によって変化しないと仮定することがある。差分の差分法を用いる際には、結果を信用ならないものとする多様な問題、例えば自己相関や Ashenfelter の dip など、を考慮して取り扱う必要がある。