ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

تصميم الانحدار غير المستمر للبيانات اللوحية

يجمع تصميم الانحدار غير المستمر للبيانات اللوحية (Panel RDD) بين التحديد المحلي الدقيق للانحدار غير المستمر والتغير داخل الوحدة المتاح في البيانات اللوحية ذات الملاحظات المتكررة. تُلاحظ الوحدات عبر فترات متعددة، ويُسند المعالجة بناءً على ما إذا كان المتغير الجاري يتجاوز عتبة معروفة. من خلال الاستفادة من كل من الانقطاع والبنية اللوحية، يمكن للباحثين التحكم في عدم التجانس غير المرصود على مستوى الوحدة أثناء تقدير الأثر السببي للمعالجة بالقرب من العتبة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression Discontinuity Designs in Economics. Journal of Economic Literature, 48(2), 281-355. DOI: 10.1257/jel.48.2.281
  2. Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Econometrica, 69(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/panel-data-regression-discontinuity-design

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGatePanel Data Regression Discontinuity Design (Panel Data Regression Discontinuity Design). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/panel-data-regression-discontinuity-design · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026