ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Designul de Regresie cu Discontinuitate Spațială (RDD Spațial)

Designul de Regresie cu Discontinuitate Spațială utilizează o graniță geografică sau administrativă ca prag care atribuie unitățile la tratament. Observațiile aflate chiar în interiorul unei părți a graniței sunt comparate cu cele aflate chiar în exteriorul acesteia, exploatând variația aproape aleatorie a statutului de tratament în apropierea punctului de tăiere pentru a recupera un efect cauzal local. Abordarea este utilizată pe scară largă în economie, științe politice și sănătate publică atunci când politicile sau instituțiile se modifică brusc la o graniță.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

+5 altele

Surse

  1. Dell, M. (2010). The Persistent Effects of Peru's Mining Mita. Econometrica, 78(6), 1863-1903. DOI: 10.3982/ECTA8121
  2. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial Regression Discontinuity Design). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026