Fuzzy Regressie-Discontinuïteit voor Beleidsevaluatie
Fuzzy Regression Discontinuity Design (Fuzzy RDD) schat het causale effect van een beleid wanneer de toelating wordt bepaald door het overschrijden van een drempelwaarde op een continue score, maar de daadwerkelijke deelname of naleving onvolmaakt is. Formeel ontwikkeld door Hahn, Todd en Van der Klaauw (2001), gebruikt het de drempelwaarde als een instrumentele variabele om een Local Average Treatment Effect (LATE) te herstellen bij de meewerkenden nabij de afsnijding.
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
- 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 ↗
- 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 for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/policy-evaluation-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.
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ vergelijken
- Fuzzy Regression Discontinuity DesignCausale inferentie↔ vergelijken
- Instrumentele Variabelen (IV) Methode voor Causale InferentieGezondheidseconomie↔ vergelijken
- Beleidsevaluatie met RegressiediscontinuïteitsontwerpCausale inferentie↔ vergelijken
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →