ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Fuzzy Regression Discontinuity Design

Fuzzy Regression Discontinuity Design (Fuzzy RDD) schat causaliteitseffecten wanneer de geschiktheid voor een behandeling wordt bepaald door een drempelwaarde op een lopende variabele, maar de daadwerkelijke opname van die behandeling onvolmaakt is — sommige in aanmerking komende eenheden ontvangen de behandeling niet en sommige niet-in aanmerking komende eenheden wel. De afsnijding fungeert als een instrument, en de te schatten waarde is een Lokaal Gemiddeld Behandelings Effect (LATE) voor compliers nabij de drempelwaarde.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

+13 meer

Bronnen

  1. Hahn, J., Todd, P., & van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183
  2. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken

Geciteerd door

ScholarGateFuzzy Regression Discontinuity (Fuzzy Regression Discontinuity Design). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026