Valutazione d'Impatto Causale Robusta
La Valutazione d'Impatto Causale Robusta (Robust CIE) rafforza le stime d'impatto causale combinando molteplici stimatori quasi-sperimentali, test placebo e analisi formali di sensibilità. Invece di fare affidamento su un singolo metodo, essa valida incrociatamente i risultati tra approcci — come il matching, le differenze nelle differenze (DiD) e la regressione discontinua — per garantire che le conclusioni non dipendano da una singola scelta metodologica.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation
Quale metodo?
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- Valutazione Controfattuale dell'Impatto (CIE)Inferenza causale↔ confronta
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Stima a Doppia Robustezza (AIPW)Inferenza causale↔ confronta
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
- Analisi di sensibilità per la causalitàInferenza causale↔ confronta
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