ScholarGate
Asszisztens
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Számszerű hatásbecslés (CIE)

A számszerű hatásbecslés (Counterfactual Impact Evaluation, CIE) kauzális módszerek olyan családja, amely egy beavatkozás hatását úgy becsli meg, hogy összehasonlítja a résztvevók esetében ténylegesen bekövetkezett eseményeket azokkal, amelyek a beavatkozás nélkül történtek volna. A Rubin kauzális modellben formalizált és Heckman, Imbens és mások által kiterjesztett CIE áll a legtöbb modern program- és szakpolitikai értékelési gyakorlat mögött.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanApply, compare, get guidance
Tools & resources
Diák letöltése
Learn & explore
VideóHamarosan

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

+4 további

Források

  1. Heckman, J. J., & Vytlacil, E. J. (2007). Econometric evaluation of social programs, Part I: Causal models, structural models and econometric policy evaluation. Handbook of Econometrics, 6B, 4779-4874. DOI: 10.1016/S1573-4412(07)06070-9
  2. Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent developments in the econometrics of program evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/causal-inference/counterfactual-impact-evaluation

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateCounterfactual Impact Evaluation (Counterfactual Impact Evaluation). Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/causal-inference/counterfactual-impact-evaluation · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026