Telpiskās regresijas diskontinuitātes dizains (Spatial RDD)
Telpiskās regresijas diskontinuitātes dizains (Spatial RDD) izmanto ģeogrāfisku vai administratīvu robežu kā slieksni, kas piešķir vienībām ārstēšanu. Tiek salīdzināti novērojumi, kas atrodas tieši vienā pusē no robežas, ar tiem, kas atrodas tieši otrā pusē, izmantojot gandrīz nejaušu ārstēšanas statusa svārstīgumu pie sliekšņa, lai atgūtu lokālo cēloņsakarību efektu. Šī pieeja tiek plaši izmantota ekonomikā, politikas zinātnēs un sabiedrības veselībā, kad politikas vai institūcijas strauji mainās uz robežas.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
+vēl 5
Avoti
- Dell, M. (2010). The Persistent Effects of Peru's Mining Mita. Econometrica, 78(6), 1863-1903. DOI: 10.3982/ECTA8121 ↗
- Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Diferenču starpībām (Diff-in-Diff)Ekonometrija↔ salīdzināt
- Fuzzy Regression Discontinuity DesignCēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Instrumentālo mainīgo (IV) metode cēloņsakarību noteikšanaiVeselības ekonomika↔ salīdzināt
- Propensity Score MatchingPētniecības statistika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →