Ruimtelijke Causale Impactanalyse
Ruimtelijke causale impactanalyse schat het causale effect van een ruimtelijk gerichte interventie — een beleid, schok of behandeling toegepast op specifieke locaties — terwijl expliciet rekening wordt gehouden met geografische spillovers tussen behandelde en onbehandelde eenheden. Door quasi-experimentele designs zoals difference-in-differences of regression discontinuity te combineren met ruimtelijke econometrische modellen, scheidt het het directe lokale effect van een behandeling van indirecte effecten die zich naar naburige gebieden verspreiden.
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
- Delgado, M. S., & Florax, R. J. G. M. (2015). Difference-in-differences techniques for spatial data: Local autocorrelation and spatial interaction. Economics Letters, 137, 123-126. DOI: 10.1016/j.econlet.2015.10.035 ↗
- Halleck Vega, S., & Elhorst, J. P. (2015). The SLX Model. Journal of Regional Science, 55(3), 339-363. DOI: 10.1111/jors.12188 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/spatial-causal-impact-analysis
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
- Geografisch Gewogen Regressie (GWR)Ruimtelijke analyse↔ vergelijken
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
- Synthetische Controle Methode (SCM)Causale inferentie↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →