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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Räumliche Regressions-Diskontinuitäts-Design (Spatial RDD)

Das räumliche Regressions-Diskontinuitäts-Design nutzt eine geografische oder administrative Grenze als Schwellenwert, der Einheiten einer Behandlung zuweist. Beobachtungen unmittelbar innerhalb der einen Seite der Grenze werden mit jenen unmittelbar außerhalb verglichen, wobei die nahezu zufällige Variation des Behandlungsstatus nahe der Trennlinie ausgenutzt wird, um einen lokalen kausalen Effekt zu ermitteln. Der Ansatz wird in der Ökonomie, Politikwissenschaft und im öffentlichen Gesundheitswesen häufig angewendet, wenn sich Politiken oder Institutionen an einer Grenze abrupt ändern.

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Quellen

  1. Dell, M. (2010). The Persistent Effects of Peru's Mining Mita. Econometrica, 78(6), 1863-1903. DOI: 10.3982/ECTA8121
  2. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014

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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design

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ScholarGateSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial Regression Discontinuity Design). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026