Dizains ar regresijas pārtraukumu (RDD)
Dizains ar regresijas pārtraukumu (RDD) ir kvaz eksperimentāla metode, kas nosaka cēloņsakarību, lokāli salīdzinot vienības tieši virs un tieši zem noteiktas robežas uz nepārtrauktas piešķiršanas (darbības) mainīgā. Imbenss un Lemjē (2008) to formalizēja praktiskam darbam, bet Kataneo, Idrobo un Titunika (2020) to izstrādāja kā praktisku sistēmu, kas novērtē vietējo vidējo ārstēšanas efektu (LATE) pie sliekšņa.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
+vēl 15
Avoti
- Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2020). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/regression-discontinuity
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Pārtraukto laika sēriju (ITS) analīzeCēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Metodes (CEM / Optimālā / Ģenētiskā)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ salīdzināt
- Propensity Score MatchingPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Instrumentālās mainīgās, izmantojot divpakāpju mazāko kvadrātu metodi (IV/2SLS)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →