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.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
+ ещё 5
Источники
- Dell, M. (2010). The Persistent Effects of Peru's Mining Mita. Econometrica, 78(6), 1863-1903. DOI: 10.3982/ECTA8121 ↗
- 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.
- Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Эконометрика↔ сравнить
- Нечеткий регрессионный разрывный дизайнПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод инструментальных переменных (ИП) для причинно-следственного выводаЭкономика здравоохранения↔ сравнить
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →