Difference-in-Means Estimator
The difference-in-means estimator is the design-based workhorse for analyzing randomized experiments: it estimates the average treatment effect simply as the difference between the average outcome among treated units and the average outcome among control units. Rooted in Jerzy Neyman's potential-outcomes framework and central to modern treatments by Imbens and Rubin and by Gerber and Green, it is unbiased under randomization, comes with a conservative Neyman variance estimator, and supports exact randomization inference, requiring no model of how outcomes are generated.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- Gerber, A. S., & Green, D. P. (2012). Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W. W. Norton. ISBN: 9780393979954
- Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN: 9780521885881
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 22). Difference-in-Means Estimator for Randomized Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/political-science/difference-in-means-experiment
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Audit ExperimentPolitical Science↔ compară
- Field Experiment in PoliticsPolitical Science↔ compară
- Natural Experiment in PoliticsPolitical Science↔ compară
- Survey ExperimentPolitical Science↔ compară
Citat de
Metode similare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →