ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

תכנון רגרסיה דיסקונטיואלית מטושטשת במחקר חינוכי×אפקט הטיפול הממוצע המקומי (LATE / CACE)×
תחוםהסקה סיבתיתהסקה סיבתית
משפחהRegression modelRegression model
שנת המקורLate 1990s–2000s1994
הוגה השיטהImbens & Lemieux (2008); applied in education by Jacob & Lefgren (2004) and Angrist & Lavy (1999)Imbens & Angrist (1994); Angrist, Imbens & Rubin (1996)
סוגQuasi-experimental / causal inferenceInstrumental-variable causal estimand
מקור מכונןImbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI ↗Imbens, G. W., & Angrist, J. D. (1994). Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects. Econometrica, 62(2), 467-475. DOI ↗
כינוייםFuzzy RDD, Fuzzy RD, Imperfect RDD, Non-sharp RDLATE, CACE, complier average causal effect, Yerel Ortalama Tedavi Etkisi (LATE / CACE)
קשורות45
תקצירFuzzy Regression Discontinuity Design (Fuzzy RDD) is a quasi-experimental causal method that exploits a known score threshold — such as a test cutoff — to estimate the effect of a program or intervention when assignment is imperfect. Widely used in education research to evaluate summer school, remedial programs, scholarships, and class-size rules, it uses two-stage least squares to recover a local average treatment effect for students near the threshold.The Local Average Treatment Effect is an instrumental-variable estimand, introduced by Imbens and Angrist (1994) and formalised with Rubin (1996), that recovers the average treatment effect for the subpopulation of compliers — units whose treatment status is actually moved by the instrument. It is closely tied to compliance analysis.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Fuzzy Regression Discontinuity in Education Research · Local Average Treatment Effect. אוחזר בתאריך 2026-06-20 מתוך https://scholargate.app/he/compare