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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Heterogene Behandlungseffekt-Regressions-Diskontinuitäts-Design (HTE-RDD)

Heterogene Behandlungseffekt-RDD erweitert den klassischen Regressions-Diskontinuitäts-Rahmen, um zu erkennen und zu schätzen, wie der kausale Effekt des Überschreitens einer Zuweisungsschwelle über Untergruppen oder entlang von Kovariaten variiert. Anstatt einen einzelnen lokalen durchschnittlichen Behandlungseffekt an der Schwelle zu berichten, bildet HTE-RDD ab, wie sich die Behandlungs-Auswirkungen durch individuelle Merkmale unterscheiden, was reichhaltigere politische Schlussfolgerungen darüber ermöglicht, wer am meisten oder am wenigsten von einer schwellenwertbasierten Intervention profitiert.

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Quellen

  1. Dong, Y., & Lewbel, A. (2015). Identifying the Effect of Changing the Policy Threshold in Regression Discontinuity Models. Review of Economics and Statistics, 97(5), 1081-1092. DOI: 10.1162/REST_a_00510
  2. Chiang, H. D., Hsu, Y.-C., & Sasaki, Y. (2019). Causal Inference by Quantile Regression Kink Designs. Journal of Econometrics, 210(2), 405-433. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.02.005

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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design (Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design). Abgerufen am 2026-06-18 von https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026