Robust Counterfactual Impact Evaluation
Robust Counterfactual Impact Evaluation (Robust CIE) strengthens causal impact estimates by combining multiple quasi-experimental estimators, placebo tests, and formal sensitivity analyses. Rather than relying on a single method, it cross-validates findings across approaches — such as matching, difference-in-differences, and regression discontinuity — to ensure that conclusions do not depend on any single methodological choice.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
- 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. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.