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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Disegno di Regressione con Discontinuità Spaziale (Spatial RDD)

Il Disegno di Regressione con Discontinuità Spaziale utilizza un confine geografico o amministrativo come soglia che assegna le unità al trattamento. Le osservazioni immediatamente all'interno di un lato del confine vengono confrontate con quelle immediatamente all'esterno, sfruttando la variazione quasi casuale nello stato del trattamento in prossimità del cutoff per recuperare un effetto causale locale. L'approccio è ampiamente utilizzato in economia, scienze politiche e sanità pubblica quando le politiche o le istituzioni cambiano drasticamente in corrispondenza di un confine.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial Regression Discontinuity Design). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026