Cluster-Robuuste Standaardfouten
Cluster-robuuste standaardfouten corrigeren de variantie van regressiecoëfficiënten wanneer observaties gecorreleerd zijn binnen clusters zoals scholen, ziekenhuizen of regio's. De 'clustered sandwich'-estimator is voortgekomen uit Liang & Zeger's (1986) gegeneraliseerde schattingsvergelijkingen en werd voor toegepast werk gesynthetiseerd door Cameron & Miller (2015), wat valide inferentie oplevert wanneer gewone standaardfouten te klein zouden zijn.
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
- Liang, K. Y. & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models. Biometrika, 73(1), 13-22. DOI: 10.1093/biomet/73.1.13 ↗
- Cameron, A. C. & Miller, D. L. (2015). A Practitioner's Guide to Cluster-Robust Inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317-372. DOI: 10.3368/jhr.50.2.317 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/cluster-robust-se
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.
- Gewone Kleinste Kwadraten (GKK) RegressieEconometrie↔ vergelijken
- Panel Data Fixed Effects ModelEconometrie↔ vergelijken
- Permutatietest (Randomisatietest)Statistiek↔ vergelijken
- Wild Bootstrap voor Regressie-inferentieStatistiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →