Differenz-von-Differenzen-Methode (DiD)
Die Kurzantwort · 19 Wörter
Kurz erklärt
DiD vergleicht Veränderungen zwischen einer Gruppe mit Maßnahme und einer Vergleichsgruppe, um unter Annahmen einen kausalen Effekt zu schätzen.
Flow-alerta.cab (2026): Differenz-von-Differenzen-Methode (DiD). https://flow-alerta.cab/glossar/difference-in-differences-did. Redaktionell geprüft am: 09. Oktober 2026.
Wie ausführlich soll es sein?
Praxis
Relevant für Wirkungsanalysen, wenn ein passender Gruppenvergleich möglich ist; kein Ersatz für die Prüfung kausaler Annahmen.
Mögliches Beispiel: Ein Händler vergleicht Umsatzänderungen von Filialen mit und ohne neue Maßnahme und prüft zuvor, ob die Vergleichsgruppe geeignet ist.
Wirkungsanalysen von betrieblichen Maßnahmen mit geeigneten Vorher-Nachher- und Vergleichsdaten; Auswertung durch methodisch qualifizierte Personen.
Auf einen Blick
- Kern
- Verglichen wird die Veränderung einer Zielgröße vor und nach einer Maßnahme zwischen zwei Gruppen. Für eine kausale Interpretation ist insbesondere nötig, dass sich die Gruppen ohne Maßnahme im relevanten Zeitraum parallel entwickelt hätten. Ungeeignete Vergleichsgruppen und weitere Veränderungen können das Ergebnis verzerren.
- Nutzen
- Relevant für Wirkungsanalysen, wenn ein passender Gruppenvergleich möglich ist; kein Ersatz für die Prüfung kausaler Annahmen.
- Beispiel
- Mögliches Beispiel: Ein Händler vergleicht Umsatzänderungen von Filialen mit und ohne neue Maßnahme und prüft zuvor, ob die Vergleichsgruppe geeignet ist.
- Grenzen
- Verletzung der Parallel-Trends-Annahme (ohne Maßnahme hätten sich beide Gruppen parallel entwickeln müssen); unbemerkte externe Störfaktoren.
Fragen, die dazu gestellt werden
Was ist die Kernannahme von DiD?
Die Parallel Trends Assumption: Beide Gruppen hätten ohne Intervention denselben Trend gezeigt.
Warum reicht Vorher-Nachher nicht?
Weil externe Faktoren (z. B. Konjunktur) das Vorher-Nachher-Ergebnis verzerren.
Alle Details und Hintergründe
Verglichen wird die Veränderung einer Zielgröße vor und nach einer Maßnahme zwischen zwei Gruppen. Für eine kausale Interpretation ist insbesondere nötig, dass sich die Gruppen ohne Maßnahme im relevanten Zeitraum parallel entwickelt hätten. Ungeeignete Vergleichsgruppen und weitere Veränderungen können das Ergebnis verzerren.
ELI5 – Einfach erklärt
Man vergleicht die Veränderung zweier Filialen, von denen nur eine eine neue Maßnahme eingeführt hat. Der Vergleich hilft nur, wenn die andere Filiale eine geeignete Referenz ist.
Warum das im Alltag wichtig ist
Relevant für Wirkungsanalysen, wenn ein passender Gruppenvergleich möglich ist; kein Ersatz für die Prüfung kausaler Annahmen.
Beispiel
Mögliches Beispiel: Ein Händler vergleicht Umsatzänderungen von Filialen mit und ohne neue Maßnahme und prüft zuvor, ob die Vergleichsgruppe geeignet ist.
Fallstricke und Grenzen
- Verletzung der Parallel-Trends-Annahme (ohne Maßnahme hätten sich beide Gruppen parallel entwickeln müssen); unbemerkte externe Störfaktoren.
Entstehung & Geschichte
Ein bekanntes Anwendungsbeispiel ist die Mindestlohnstudie von Card und Krueger: NBER-Arbeitspapier 1993, Zeitschriftenveröffentlichung 1994. Sie ist nicht der Ursprung der Methode.
Anwendung im Mittelstand
- Wirkungsanalysen von betrieblichen Maßnahmen mit geeigneten Vorher-Nachher- und Vergleichsdaten; Auswertung durch methodisch qualifizierte Personen.
Verwandte Begriffe
- Kausale Inferenz
- A/B-Testing
- Regressionsanalyse
- Quasi-Experiment
- Ökonometrie
Passende Flow-alerta-Leistung
KI-Potenzialanalyse & FahrplanKI-Potenzialanalyse & Fahrplan – geeignete Messkonzepte für Pilotprojekte einordnenPassendes Tool / Use Case
Praxisbeispiele ansehenUse Case: Die Wirkung einer Maßnahme mit einer passenden Vergleichsgruppe untersuchen.Quellen
- www.nber.orgCard & Krueger (1993; veröffentlicht 1994), Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast Food Industry in New Jersey and Pennsylvania
Quellen geprüft am 09.10.2026.
Redaktionell geprüft am: