Heterogene Behandelingseffect Contrafeitelijke Impactevaluatie
Heterogene Behandelingseffect Contrafeitelijke Impactevaluatie (HTE-CIE) breidt de standaard contrafeitelijke impactevaluatie uit door te schatten hoe het causale effect van een beleid of interventie varieert over subgroepen gedefinieerd door kenmerken van vóór de behandeling. In plaats van één gemiddeld behandelingseffect te rapporteren, brengt het het Conditionele Gemiddelde Behandelingseffect (CATE) in kaart over de covariatenruimte, wat onthult wie het meest of minst profiteert van een interventie.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Cerulli, G. (2010). Modelling and measuring the effect of public subsidies on business R&D: A critical review of the econometric literature. Economic Record, 86(274), 421-449. DOI: 10.1111/j.1475-4932.2009.00615.x ↗
- Athey, S., & Wager, S. (2019). Estimating treatment effects with causal forests: An application. Observational Studies, 5(2), 37-51. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-counterfactual-impact-evaluation
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.
- Counterfactual Impact Evaluation (CIE)Causale inferentie↔ vergelijken
- Heterogeneous Treatment Effect Difference-in-Differences (HTE-DiD)Causale inferentie↔ vergelijken
- Marginaal Structureel Model (MSM)Causale inferentie↔ vergelijken
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →