Tengo un conjunto de científicos y editores activos. Quiero estudiar el efecto que tiene convertirse en editor en los diferentes resultados de un científico (como el número de citas y la tasa de publicación).
Decidí hacer una regresión de diferencia en diferencia. Sin embargo, no estoy seguro de que todos los pasos dados sean correctos.
Emparejo a los científicos que no se convirtieron en editores (grupo de control) con los científicos que se convirtieron en editores más tarde en su carrera (grupo de tratamiento) de tal manera que comparten ciertas características al principio de su carrera. Estas características son el género, el rango de afiliación, el primer año de publicación (para estimar la "época" y la "experiencia") y la disciplina.
Defino el año en el que un científico se convierte en editor como año0. A continuación, observo el efecto que tiene el hecho de convertirse en editor en diferentes resultados durante los distintos años posteriores a la publicación (año1, año2, ... , año10).
Pregunta 1: ¿Es correcto hacer coincidir los grupos de tratamiento y de control al principio de su carrera? He leído muchas opiniones diferentes sobre el asunto en Internet.
Hago una regresión de la siguiente manera, y lo explico como sigue:
Pregunta 2: ¿Cuál es la diferencia entre gamma y delta, sé que ambos explican el efecto de ser un editor, pero uno es la interacción y otro no?
Así se ve la mesa final:
Los "términos de interacción" son los valores de delta.
Pregunta 3: ¿Sería correcto afirmar que:
- El impacto (número de citas) de un científico aumenta cada año que se convierte en editor
- El impacto de un científico se multiplica por más de tres en su décimo año como editor en comparación con un científico comparable que no se convirtió en editor?
- ¿Ser editor tiene un ligero impacto negativo en la productividad a lo largo de los años?
