Нечёткий регрессионный разрывный дизайн в исследованиях образования
Нечёткий регрессионный разрывный дизайн (Fuzzy RDD) — это квазиэкспериментальный причинно-следственный метод, который использует известный пороговый балл (например, проходной балл на тесте) для оценки эффекта программы или вмешательства в условиях несовершенного назначения. Широко используемый в исследованиях образования для оценки летних школ, коррекционных программ, стипендий и правил размера классов, он применяет двухшаговый метод наименьших квадратов для восстановления локального среднего эффекта воздействия для учащихся, находящихся вблизи порога.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
- Jacob, B. A., & Lefgren, L. (2004). Remedial education and student achievement: A regression-discontinuity analysis. Review of Economics and Statistics, 86(1), 226-244. DOI: 10.1162/003465304323023778 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity-in-education-research
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Эконометрика↔ сравнить
- Метод инструментальных переменных (ИП) для причинно-следственного выводаЭкономика здравоохранения↔ сравнить
- Локальный средний эффект воздействия (LATE / CACE)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →