ScholarGate
Asszisztens
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Térbeli Regresszió-szakadási Design (Spatial RDD)

A Térbeli Regresszió-szakadási Design (Spatial RDD) földrajzi vagy közigazgatási határt használ küszöbértékként, amely a vizsgált egységeket kezelésben részesülőkké vagy kontrollcsoportba sorolttá teszi. A határ egyik oldalán lévő megfigyeléseket a másik oldalán lévőkhöz hasonlítják, kihasználva a kezelési státusz közeli véletlenszerű ingadozását a küszöbérték közelében a helyi kauzális hatás megbecsléséhez. A megközelítés széles körben elterjedt a közgazdaságtanban, politikatudományban és közegészségügyben, amikor a politikák vagy intézmények élesen változnak egy határon.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

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.

+5 további

Források

  1. Dell, M. (2010). The Persistent Effects of Peru's Mining Mita. Econometrica, 78(6), 1863-1903. DOI: 10.3982/ECTA8121
  2. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design

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

ScholarGateSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial Regression Discontinuity Design). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026