ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineQuasi-experimental designs

Natural Experiment in Politics

A natural experiment in political science exploits a naturally occurring source of as-if random assignment — close elections, lotteries, arbitrary boundaries, or policy thresholds — to identify causal effects without the researcher manipulating anything. Codified for the social sciences by Thad Dunning's 2012 design-based treatment and exemplified by David Lee's close-election regression-discontinuity analysis of U.S. House races, the approach treats nature, institutions, or chance as if they had run an experiment, recovering credible causal estimates from observational data when randomization is impossible.

Открыть в MethodMindСкороПрименить, сравнить, получить рекомендации
Инструменты и ресурсы
Скачать слайды
Изучать и исследовать
ВидеоСкоро

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.

Источники

  1. Dunning, T. (2012). Natural Experiments in the Social Sciences: A Design-Based Approach. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN: 9781107698000
  2. Lee, D. S. (2008). Randomized experiments from non-random selection in U.S. House elections. Journal of Econometrics, 142(2), 675–697. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.004

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 22). Natural Experiment in Political Science (As-If Random Assignment). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/political-science/natural-experiment-politics

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

ScholarGateNatural Experiment in Politics (Natural Experiment in Political Science (As-If Random Assignment)). Получено 2026-06-25 из https://scholargate.app/ru/political-science/natural-experiment-politics · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026