La régression floue par discontinuité (Fuzzy RDD) en recherche sur l'éducation
La régression floue par discontinuité (Fuzzy RDD) est une méthode causale quasi-expérimentale qui exploite un seuil de score connu — tel qu'un cutoff de test — pour estimer l'effet d'un programme ou d'une intervention lorsque l'assignation est imparfaite. Largement utilisée dans la recherche sur l'éducation pour évaluer les programmes d'été, les programmes de rattrapage, les bourses et les règles de taille de classe, elle utilise la méthode des doubles moindres carrés pour estimer un effet moyen local du traitement pour les étudiants proches du seuil.
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Sources
- 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 ↗
- Jacob, B. A., & Lefgren, L. (2004). Remedial education and student achievement: A regression-discontinuity analysis. Review of Economics and Statistics, 86(1), 226-244. DOI: 10.1162/003465304323023778 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity-in-education-research
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