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.
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.
Източници
- 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
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 22). Difference-in-Means Estimator for Randomized Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/political-science/difference-in-means-experiment
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.
- Audit ExperimentPolitical Science↔ сравняване
- Field Experiment in PoliticsPolitical Science↔ сравняване
- Natural Experiment in PoliticsPolitical Science↔ сравняване
- Survey ExperimentPolitical Science↔ сравняване
Цитиран в
Подобни методи
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →