Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ロバストな反実仮想影響評価
ロバストな反実仮想影響評価（Robust CIE）は、複数の準実験的推定量、プラセボテスト、および正式な感度分析を組み合わせることで、因果的影響推定の信頼性を強化します。単一の手法に依存するのではなく、マッチング、差の差分法、回帰不連続デザインなどのアプローチ間で結果を相互検証し、結論が特定の方法論的選択に左右されないことを保証します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/robust-counterfactual-impact-evaluation
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