Regression modelQuasi-experimental / causal inference
طريقة التحكم الاصطناعي لتقييم السياسات
طريقة التحكم الاصطناعي (SCM) هي تقنية استدلال سببي لتقييم تأثير سياسة أو تدخل على وحدة معالجة واحدة - مثل منطقة أو بلد أو شركة - عن طريق بناء مزيج مرجح من وحدات المقارنة غير المعالجة التي تحاكي عن كثب الوحدة المعالجة قبل التدخل. قدمها Abadie و Gardeazabal (2003) وصاغها Abadie و Diamond و Hainmueller (2010)، وهي توفر بديلاً شفافًا يعتمد على البيانات لدراسات الحالة المقارنة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
- Abadie, A., & Gardeazabal, J. (2003). The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country. American Economic Review, 93(1), 113-132. DOI: 10.1257/000282803321455188 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Synthetic Control Method for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-synthetic-control-method
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- الفرق في الفروق (Diff-in-Diff)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- طريقة المتغيرات الآلية (IV) للاستدلال السببياقتصاديات الصحة↔ قارن
- تحليل السلاسل الزمنية المتقطعة (ITS)الاستدلال السببي↔ قارن
- نموذج التأثيرات الثابتة لبيانات السلاسل الزمنية المقطعيةالاقتصاد القياسي↔ قارن
- مطابقة درجات الميلإحصاء البحث↔ قارن