Запис на доказателства за метод

Difference-in-Means Estimator

The difference-in-means estimator is the design-based workhorse for analyzing randomized experiments: it estimates the average treatment effect simply as the difference between the average outcome among treated units and the average outcome among control units. Rooted in Jerzy Neyman's potential-outcomes framework and central to modern treatments by Imbens and Rubin and by Gerber and Green, it is unbiased under randomization, comes with a conservative Neyman variance estimator, and supports exact randomization inference, requiring no model of how outcomes are generated.

Sources recorded, not reviewed

Изходен запис

Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.

Difference-in-Means Estimator for Randomized Experiments

Таксономичен запис на метод · process-pipeline / political-science

Gerber, A. S., & Green, D. P. (2012). Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W. W. Norton. · ISBN 9780393979954
Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press. · ISBN 9780521885881

Отвори пълен метод

Подбрани твърдения

Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.

Все още няма подбрани твърдения

Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.

Свързани методи

Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.

Same method familyAudit Experimentmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyField Experiment in Politicsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNatural Experiment in Politicsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySurvey Experimentmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.