Regression Discontinuity Design ผลกระทบเชิงสาเหตุที่แตกต่างกัน (HTE-RDD)
HTE-RDD ขยายกรอบการทำงานของ Regression Discontinuity Design แบบคลาสสิก เพื่อตรวจจับและประมาณค่าว่าผลกระทบเชิงสาเหตุของการข้ามเกณฑ์การกำหนดค่า (assignment cutoff) แตกต่างกันไปตามกลุ่มย่อยหรือตามตัวแปรร่วม (covariates) อย่างไร แทนที่จะรายงานค่าเฉลี่ยผลกระทบเชิงสาเหตุเฉพาะที่ (local average treatment effect) เพียงค่าเดียวที่จุดตัด HTE-RDD จะแสดงให้เห็นว่าผลกระทบของการรักษา (treatment impact) แตกต่างกันอย่างไรตามลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคล ซึ่งช่วยให้ได้ข้อสรุปเชิงนโยบายที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับผู้ที่ได้รับประโยชน์มากที่สุดหรือน้อยที่สุดจากการแทรกแซงที่อิงตามเกณฑ์
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- Dong, Y., & Lewbel, A. (2015). Identifying the Effect of Changing the Policy Threshold in Regression Discontinuity Models. Review of Economics and Statistics, 97(5), 1081-1092. DOI: 10.1162/REST_a_00510 ↗
- Chiang, H. D., Hsu, Y.-C., & Sasaki, Y. (2019). Causal Inference by Quantile Regression Kink Designs. Journal of Econometrics, 210(2), 405-433. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.02.005 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/th/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- การออกแบบการถดถอยแบบไม่ต่อเนื่องแบบฟัซซีการอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- Heterogeneous Treatment Effect Difference-in-Differences (HTE-DiD)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- ผลกระทบเฉลี่ยเฉพาะที่ของการรักษา (Local Average Treatment Effect - LATE / CACE)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ เปรียบเทียบ
- การถดถอยควอนไทล์เศรษฐมิติ↔ เปรียบเทียบ