Ruimtelijke Regressie-Discontinuïteitsontwerp (Spatial RDD)
Ruimtelijke Regressie-Discontinuïteitsontwerp (Spatial RDD) gebruikt een geografische of administratieve grens als de drempel die eenheden aan behandeling toewijst. Observaties net binnen de ene kant van de grens worden vergeleken met die net erbuiten, waarbij de bijna willekeurige variatie in behandelingsstatus nabij de afsnijding wordt benut om een lokaal causaal effect te herstellen. De benadering wordt veel gebruikt in economie, politicologie en volksgezondheid wanneer beleid of instellingen scherp veranderen aan een grens.
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.
+5 meer
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design
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
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →