Difference-in-Means Estimator
The difference-in-means estimator is the design-based workhorse for analyzing randomized experiments: it estimates the average treatment effect simply as the difference between the average outcome among treated units and the average outcome among control units. Rooted in Jerzy Neyman's potential-outcomes framework and central to modern treatments by Imbens and Rubin and by Gerber and Green, it is unbiased under randomization, comes with a conservative Neyman variance estimator, and supports exact randomization inference, requiring no model of how outcomes are generated.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Menetelmäkartta
Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.
Lähteet
- Gerber, A. S., & Green, D. P. (2012). Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W. W. Norton. ISBN: 9780393979954
- Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN: 9780521885881
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 22). Difference-in-Means Estimator for Randomized Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/political-science/difference-in-means-experiment
Mikä menetelmä?
Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.
- Audit ExperimentPolitical Science↔ vertaa
- Field Experiment in PoliticsPolitical Science↔ vertaa
- Natural Experiment in PoliticsPolitical Science↔ vertaa
- Survey ExperimentPolitical Science↔ vertaa
Tähän viittaavat
Samankaltaiset menetelmät
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →