Regression Discontinuity Design (RDD)
Regression Discontinuity Design ist eine quasi-experimentelle Methode, die einen kausalen Effekt identifiziert, indem Einheiten knapp oberhalb und knapp unterhalb eines Schwellenwerts auf einer kontinuierlichen Zuweisungs-(Lauf-)Variablen lokal verglichen werden. Formalisiert für die angewandte Arbeit von Imbens und Lemieux (2008) und als praktischer Rahmen von Cattaneo, Idrobo und Titiunik (2020) entwickelt, schätzt sie einen lokalen durchschnittlichen Behandlungseffekt (LATE) am Schwellenwert.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
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 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2020). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/regression-discontinuity
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Analyse von unterbrochenen Zeitreihen (Interrupted Time Series, ITS)Kausale Inferenz↔ compare
- Matching Methods (CEM / Optimal / Genetic)Kausale Inferenz↔ compare
- Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Ökonometrie↔ compare
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ compare
- Two-Stage Least Squares (2SLS)Kausale Inferenz↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →