Roughly, when \(X_i\) is very predictive of \(Y_i(1)\) and \(Y_i(0)\), then you can get more precise estimates from a difference-of-differences approach than from a difference-of-means one. One way to think about this in the context of Restivo and van de Rijt’s experiment is that there is a lot of natural variation in the amount that people edit, so this makes comparing the treatment and control conditions difficult: it is hard to detect a relative small effect in noisy outcome data. But if you difference-out this naturally occurring variability, then there is much less variability, and that makes it easier to detect a small effect.
ປະມານ, ໃນເວລາທີ່ \(X_i\) ເປັນນາຍຫຼາຍຂອງ \(Y_i(1)\) ແລະ \(Y_i(0)\) , ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນຊັດເຈນຫຼາຍຈາກວິທີການແຕກຕ່າງຈາກຄວາມແຕກຕ່າງກ່ວາຈາກ difference- ເປັນ ຂອງຫມາຍຄວາມວ່າຫນຶ່ງ. ວິທີຫນຶ່ງໃນການຄິດກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ໃນການທົດລອງ Restivo ແລະ van de Rijt ແມ່ນວ່າມີການປ່ຽນແປງທາງທໍາມະຊາດໃນຈໍານວນເງິນທີ່ຄົນໄດ້ດັດແກ້, ດັ່ງນັ້ນນີ້ເຮັດໃຫ້ປຽບທຽບເງື່ອນໄຂການປິ່ນປົວແລະຄວບຄຸມທີ່ຍາກ: ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະກວດພົບຍາດພີ່ນ້ອງ ຜົນກະທົບຫນ້ອຍໃນຂໍ້ມູນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຮຸນແຮງ. ແຕ່ຖ້າທ່ານແຕກຕ່າງຈາກການປ່ຽນແປງທີ່ເກີດຂຶ້ນຕາມທໍາມະຊາດນີ້, ມັນມີການປ່ຽນແປງຫນ້ອຍ, ແລະມັນເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການກວດຜົນກະທົບເລັກນ້ອຍ.