ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Avaluació d'Impact Contrafactual Robusta

L'Avaluació d'Impact Contrafactual Robusta (Robust CIE) enforteix les estimacions d'impact causal combinant múltiples estimadors quasi-experimentals, proves de placebo i anàlisis formals de sensibilitat. En lloc de basar-se en un únic mètode, fa una validació creuada dels resultats entre diferents enfocaments —com ara el matching, la diferència de diferències i la regressió discontínua— per garantir que les conclusions no depenguin d'una única elecció metodològica.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatBaixa les diapositives

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Mapa de mètodes

El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.

Fonts

  1. Bia, M., Flores, C. A., Flores-Lagunes, A., & Mattei, A. (2014). A Stata package for the application of semiparametric estimators of dose–response functions. Stata Journal, 14(3), 580–604. link
  2. Ferrara, A. R., McCann, P., Pellegrini, G., Stelder, D., & Terribile, F. (2017). Assessing the impacts of Cohesion Policy on EU regions: A non-parametric analysis on interventions with multiple treatment intensities. Environment and Planning C: Politics and Space, 35(8), 1467–1487. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation

Quin mètode?

Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.

Compara de costat a costat
ScholarGateRobust Counterfactual Impact Evaluation (Robust Counterfactual Impact Evaluation). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026