Difference-in-Means Estimator
The difference-in-means estimator is the design-based workhorse for analyzing randomized experiments: it estimates the average treatment effect simply as the difference between the average outcome among treated units and the average outcome among control units. Rooted in Jerzy Neyman's potential-outcomes framework and central to modern treatments by Imbens and Rubin and by Gerber and Green, it is unbiased under randomization, comes with a conservative Neyman variance estimator, and supports exact randomization inference, requiring no model of how outcomes are generated.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- Gerber, A. S., & Green, D. P. (2012). Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W. W. Norton. ISBN: 9780393979954
- Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN: 9780521885881
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 22). Difference-in-Means Estimator for Randomized Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/political-science/difference-in-means-experiment
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.
- Audit ExperimentPolitical Science↔ összehasonlítás
- Field Experiment in PoliticsPolitical Science↔ összehasonlítás
- Natural Experiment in PoliticsPolitical Science↔ összehasonlítás
- Survey ExperimentPolitical Science↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Hasonló módszerek
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →