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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Régression sur Discontinuité avec Effet de Traitement Hétérogène (HTE-RDD)

La RDD à Effet de Traitement Hétérogène (HTE-RDD) étend le cadre classique de la régression sur discontinuité pour détecter et estimer comment l'effet causal du franchissement d'un seuil d'assignation varie selon les sous-groupes ou les covariables. Plutôt que de rapporter un unique effet de traitement moyen local au seuil, la HTE-RDD cartographie la manière dont l'impact du traitement diffère selon les caractéristiques individuelles, permettant des conclusions politiques plus riches sur qui bénéficie le plus ou le moins d'une intervention basée sur un seuil.

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Sources

  1. Dong, Y., & Lewbel, A. (2015). Identifying the Effect of Changing the Policy Threshold in Regression Discontinuity Models. Review of Economics and Statistics, 97(5), 1081-1092. DOI: 10.1162/REST_a_00510
  2. Chiang, H. D., Hsu, Y.-C., & Sasaki, Y. (2019). Causal Inference by Quantile Regression Kink Designs. Journal of Econometrics, 210(2), 405-433. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.02.005

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design (Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design). Consulté le 2026-06-18 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026