La régression par discontinuité (RDD)
La régression par discontinuité est une méthode quasi-expérimentale qui identifie un effet causal en comparant localement des unités juste au-dessus et juste en dessous d'un seuil sur une variable d'assignation (ou de fonctionnement) continue. Formalisée pour une application pratique par Imbens et Lemieux (2008) et développée comme un cadre pratique par Cattaneo, Idrobo et Titiunik (2020), elle estime un effet moyen local du traitement (LATE) au 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 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2020). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/regression-discontinuity
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