Rozmyte projektowanie regresji z załamaniem (Fuzzy Regression Discontinuity Design)
Rozmyte projektowanie regresji z załamaniem (Fuzzy RDD) szacuje efekty przyczynowe, gdy kwalifikowalność do leczenia jest określana przez próg zmiennej bieżącej, ale faktyczne przyjęcie tego leczenia jest niedoskonałe — niektóre uprawnione jednostki nie otrzymują leczenia, a niektóre nieuprawnione jednostki je otrzymują. Punkt odcięcia działa jako instrument, a estymandą jest lokalny średni efekt leczenia (LATE) dla osób przestrzegających zasad w pobliżu progu.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
+13 więcej
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Regresja metodą dwuetapową najmniejszych kwadratów (2SLS / IV)Ekonometria↔ porównaj
- Metoda różnic w różnicach (Diff-in-Diff)Ekonometria↔ porównaj
- Metoda zmiennych instrumentalnych (IV) do wnioskowania przyczynowegoEkonomika zdrowia↔ porównaj
- Lokalny Średni Efekt Oddziaływania (LATE / CACE)Wnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Dopasowanie wyników skłonnościStatystyka w badaniach↔ porównaj
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →