सशक्त प्रति-तथ्यात्मक प्रभाव मूल्यांकन (Robust Counterfactual Impact Evaluation)
सशक्त प्रति-तथ्यात्मक प्रभाव मूल्यांकन (Robust CIE) कई अर्ध-प्रायोगिक अनुमानकों (quasi-experimental estimators), प्लेसबो परीक्षणों (placebo tests), और औपचारिक संवेदनशीलता विश्लेषणों (sensitivity analyses) को मिलाकर कारण प्रभाव अनुमानों (causal impact estimates) को मजबूत करता है। किसी एक विधि पर निर्भर रहने के बजाय, यह निष्कर्षों को विभिन्न दृष्टिकोणों - जैसे मिलान (matching), अंतर-में-अंतर (difference-in-differences), और प्रतिगमन असंततता (regression discontinuity) - पर पार-सत्यापित (cross-validates) करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि निष्कर्ष किसी एक पद्धतिगत विकल्प पर निर्भर नहीं करते हैं।
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स्रोत
- Bia, M., Flores, C. A., Flores-Lagunes, A., & Mattei, A. (2014). A Stata package for the application of semiparametric estimators of dose–response functions. Stata Journal, 14(3), 580–604. link ↗
- Ferrara, A. R., McCann, P., Pellegrini, G., Stelder, D., & Terribile, F. (2017). Assessing the impacts of Cohesion Policy on EU regions: A non-parametric analysis on interventions with multiple treatment intensities. Environment and Planning C: Politics and Space, 35(8), 1467–1487. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation
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- प्रति-वास्तविक प्रभाव मूल्यांकन (Counterfactual Impact Evaluation - CIE)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- अंतर-में-अंतर (डिफ-इन-डिफ)अर्थमिति↔ तुलना करें
- Doubly Robust Estimationकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- प्रोपेंसिटी स्कोर मैचिंगअनुसंधान सांख्यिकी↔ तुलना करें
- कारणता के लिए संवेदनशीलता विश्लेषणकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें