ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

تصميم الانحدار المكاني للانقطاع (Spatial RDD)

يستخدم تصميم الانحدار المكاني للانقطاع (Spatial RDD) حدودًا جغرافية أو إدارية كعتبة لتخصيص الوحدات للمعالجة. تتم مقارنة الملاحظات الواقعة داخل أحد جانبي الحدود مباشرةً مع تلك الواقعة خارجها مباشرةً، مستغلين التباين شبه العشوائي في حالة المعالجة بالقرب من نقطة القطع لاستعادة تأثير سببي محلي. يُستخدم هذا النهج على نطاق واسع في الاقتصاد والعلوم السياسية والصحة العامة عندما تتغير السياسات أو المؤسسات بشكل حاد عند الحدود.

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.

+5 أخرى

المصادر

  1. Dell, M. (2010). The Persistent Effects of Peru's Mining Mita. Econometrica, 78(6), 1863-1903. DOI: 10.3982/ECTA8121
  2. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/spatial-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

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