Disegno a Regressione Discontinua nella Ricerca sull'Istruzione
Il disegno a regressione discontinua (RDD) nella ricerca sull'istruzione sfrutta un cutoff basato su un punteggio — come una soglia di punteggio a un test, un requisito di media dei voti (GPA) o un limite di età — per stimare l'effetto causale di un programma, un intervento o una politica sui risultati degli studenti o delle scuole. Le unità appena al di sotto e appena al di sopra del cutoff sono trattate come assegnate quasi casualmente, consentendo un'inferenza causale credibile senza un esperimento randomizzato.
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Fonti
- Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression discontinuity designs in economics. Journal of Economic Literature, 48(2), 281-355. DOI: 10.1257/jel.48.2.281 ↗
- Thistlethwaite, D. L., & Campbell, D. T. (1960). Regression-discontinuity analysis: An alternative to the ex post facto experiment. Journal of Educational Psychology, 51(6), 309-317. DOI: 10.1037/h0044319 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Regression Discontinuity Design in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/regression-discontinuity-design-in-education-research
Quale metodo?
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Regression Discontinuity Design FuzzyInferenza causale↔ confronta
- Metodo delle Variabili Strumentali (IV) per l'Inferenza CausaleEconomia sanitaria↔ confronta
- Analisi delle Serie Storiche Interrotte (ITS)Inferenza causale↔ confronta
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
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