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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Diseño de Discontinuidad por Regresión Espacial (Spatial RDD)

El Diseño de Discontinuidad por Regresión Espacial (Spatial RDD) utiliza un límite geográfico o administrativo como umbral que asigna unidades al tratamiento. Se comparan observaciones justo dentro de un lado del límite con aquellas justo fuera, explotando la variación casi aleatoria en el estado del tratamiento cerca del punto de corte para recuperar un efecto causal local. El enfoque se utiliza ampliamente en economía, ciencias políticas y salud pública cuando las políticas o instituciones cambian drásticamente en una frontera.

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Fuentes

  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

Cómo citar esta página

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

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ScholarGateSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial Regression Discontinuity Design). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026