Fuzzy Regression Discontinuity Design in der Bildungsforschung
Das Fuzzy Regression Discontinuity Design (Fuzzy RDD) ist eine quasi-experimentelle kausale Methode, die einen bekannten Schwellenwert – wie eine Testpunktzahlgrenze – nutzt, um die Auswirkung eines Programms oder einer Intervention zu schätzen, wenn die Zuweisung nicht perfekt ist. Weit verbreitet in der Bildungsforschung zur Evaluierung von Sommerprogrammen, Förderkursen, Stipendien und Klassengrößenregeln, verwendet es Zwei-Stufen-Kleinste-Quadrate (2SLS), um einen lokalen durchschnittlichen Behandlungseffekt (LATE) für Studierende nahe der Schwelle zu ermitteln.
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Quellen
- 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 ↗
- Jacob, B. A., & Lefgren, L. (2004). Remedial education and student achievement: A regression-discontinuity analysis. Review of Economics and Statistics, 86(1), 226-244. DOI: 10.1162/003465304323023778 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity-in-education-research
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- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ vergleichen
- Instrumentalvariablen-Methode (IV) zur KausalinferenzGesundheitsökonomie↔ vergleichen
- Lokaler durchschnittlicher Behandlungseffekt (LATE / CACE)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ vergleichen
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