Регресионен дизайн с прекъсване (Regression Discontinuity Design - RDD)
Регресионният дизайн с прекъсване е квази-експериментален метод, който идентифицира причинно-следствен ефект чрез локално сравнение на единици точно над и точно под определен праг (cutoff) по непрекъсната променлива на разпределение (running variable). Формализиран за приложна работа от Imbens и Lemieux (2008) и разработен като практическа рамка от Cattaneo, Idrobo и Titiunik (2020), той оценява локален среден ефект от третиране (local average treatment effect - LATE) на прага.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
+15 още
Източници
- Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2020). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/causal-inference/regression-discontinuity
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Анализ на прекъснати времеви редове (ITS)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Методи за съпоставяне (CEM / оптимално / генетично)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
- Метод на най-малките квадрати (МНК)Иконометрия↔ сравняване
- Съгласуване по показател на склонностСтатистика за изследвания↔ сравняване
- Инструментални променливи чрез двуетапни най-малки квадрати (IV/2SLS)Причинно-следствено заключение↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →