ScholarGate
Ассистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Пространственный регрессионный разрывной дизайн (Spatial RDD)

Пространственный регрессионный разрывной дизайн (Spatial RDD) использует географическую или административную границу в качестве порога, который назначает единицы наблюдения к воздействию. Наблюдения, находящиеся непосредственно по одну сторону границы, сравниваются с теми, что находятся непосредственно по другую, используя почти случайную вариацию в статусе воздействия вблизи порога для оценки локального причинно-следственного эффекта. Этот подход широко применяется в экономике, политологии и общественном здравоохранении, когда политика или институты резко меняются на границе.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

+ ещё 5

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial Regression Discontinuity Design). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/spatial-regression-discontinuity-design · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026