Robuste kausale Wirkungsabschätzung (Robust CIE)
Robuste kausale Wirkungsabschätzung (Robust CIE) stärkt die Schätzung kausaler Effekte durch die Kombination mehrerer quasi-experimenteller Schätzer, Placebo-Tests und formaler Sensitivitätsanalysen. Anstatt sich auf eine einzelne Methode zu verlassen, validiert sie die Ergebnisse über verschiedene Ansätze hinweg – wie Matching, Differenz-von-Differenzen und Regressions-Diskontinuität – um sicherzustellen, dass die Schlussfolgerungen nicht von einer einzelnen methodischen Wahl abhängen.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation
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- Gegenfactual-basierte Kausalanalyse (CIE)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ vergleichen
- Doubly Robust Estimation (AIPW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ vergleichen
- Sensitivitätsanalyse für KausalitätKausale Inferenz↔ vergleichen
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