İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Nedensel çıkarım›Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM)
Regression model

Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM)

Synthetic Control Method · Ayrıca şöyle bilinir: synthetic control method, SCM, synthetic counterfactual, Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM)

Abadie, Diamond ve Hainmueller tarafından 2010 yılında tanıtılan Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM), tedavi görmemiş bağışçı birimler havuzundan tek bir tedavi birimi için ağırlıklı bir karşı-olgusal (counterfactual) oluşturur. Belirgin bir karşılaştırma biriminin bulunmadığı büyük politika müdahalelerini, doğal deneyleri ve N=1 vaka çalışmalarını değerlendirmek için yaygın olarak altın standart olarak kabul edilir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM)
Kesintili Zaman Serisi (…Eşleştirme Yöntemleri (C…Panel Veri Sabit Etkiler…Regresyon Kesintili Tasa…İnstrumantal Değişkenler…Eğitim Araştırmalarında…Makine Öğrenmesi Destekl…Makine Öğrenmesi Destekl…Politika Değerlendirme O…Olay Çalışması ile Polit…

+2 tane daha

Ne zaman kullanılır

Tek bir birimin bir müdahaleye maruz kaldığı ve onu bir panel veya zaman serisi boyunca karşılaştırılabilir tedavi görmemiş bağışçı birimler havuzunun yanında gözlemlediğiniz durumlarda SCM'yi kullanın. Sentetik birimin tedavi biriminin geçmişine uyum sağlaması için yeterince uzun bir tedavi öncesi pencere (en az yaklaşık 20 dönem) gerektirir. Temel varsayımlar şunlardır: iyi bir uyum için yeterince uzun bir tedavi öncesi dönem, bağışçı havuzunda benzer birimlerin varlığı, müdahale olmaması (bağışçı birimleri tedaviden etkilenmemelidir) ve ağırlıkların dışbükey kombinasyon kısıtı altında tahmin edilmesi. Bağışçı havuzunun çok küçük olduğu veya tedavi öncesi uyumun zayıf olduğu durumlarda daha az uygundur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Tek bir karşılaştırma biriminin bulunmadığı N=1 durumları için şeffaf, veriye dayalı bir karşı-olgusal sunar.
  • Büyük politika müdahalelerinin, doğal deneylerin ve karşılaştırmalı vaka çalışmalarının değerlendirilmesi için altın standart olarak kabul edilir.
  • Dışbükeylik kısıtı, dışa doğru yayılmaya karşı koruma sağlar: sentetik birim, gözlemlenen bağışçı birimlerin aralığında kalır.
Sınırlılıklar
  • Uzun bir tedavi öncesi dönem gerektirir; yaklaşık 20 dönemin altında, ağırlıklı kombinasyon tedavi biriminin tedavi öncesi yörüngesini yeniden üretemez.
  • Kötü bir tedavi öncesi uyum (yüksek RMSPE), sentetik karşı-olgusalı güvenilmez hale getirir.
  • Doğrudan müdahaleden etkilenmeyen (müdahale olmaması) ve gerçekten karşılaştırılabilir birimlerden oluşan bir bağışçı havuzu gerektirir.

SSS

Sentetik kontrol, basit bir kontrol grubundan nasıl farklıdır?

SCM, tek bir karşılaştırma birimi seçmek yerine, birden fazla tedavi görmemiş bağışçı birimin ağırlıklı bir karışımını oluşturarak, bu kombinasyonun tedavi öncesi özelliklerini ve sonuç yörüngesini tedavi birimiyle eşleştirmesini sağlar. Bu veriye dayalı karşı-olgusal, genellikle tek bir karşılaştırma biriminin olacağından daha yakın bir şekilde tedavi birimine uyar.

Tedavi öncesi uyum bana ne anlatır?

Bu temel teşhistir. Tedavi öncesi döneme yakın bir uyum (düşük karekök ortalama karesel hata, RMSPE), sentetik birimin tedavi biriminin geçmişini iyi bir şekilde yeniden ürettiği anlamına gelir, bu nedenle tedavi sonrası fark bir tedavi etkisi olarak okunabilir. Kötü bir uyum, karşı-olgusalın güvenilmez olduğunu gösterir.

Kaç dönem ve bağışçı birime ihtiyacım var?

Makul derecede uzun bir tedavi öncesi pencere (en az yaklaşık 20 dönem) ve gerçekten karşılaştırılabilir, tedavi görmemiş birimlerden oluşan bir havuz gereklidir. Çok az dönem veya çok küçük bir bağışçı havuzu, dışbükey kombinasyonun tedavi birimini eşleştiremeyeceği anlamına gelir ve yöntemin kesintili zaman serisi tasarımına bırakılması gerekir.

Bağışçı havuzu çok küçükse ne yapmalıyım?

Bağışçı havuzu tedavi biriminin tedavi öncesi yörüngesini yeniden üretemediğinde, yöntemi ağırlıklı bir karşılaştırma yerine tedavi biriminin kendi öncesi ve sonrası serisinden müdahale etkisini tahmin eden kesintili zaman serisi analizine geçirin.

Kaynaklar

  1. Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
  2. Abadie, A. (2021). Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects. Journal of Economic Literature, 59(2), 391-425. DOI: 10.1257/jel.20191450 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Synthetic Control Method. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/causal-inference/synthetic-control

İlişkili yöntemler

Kesintili Zaman Serisi (KZS) AnaliziEşleştirme Yöntemleri (CEM / Optimal / Genetik)Panel Veri Sabit Etkiler ModeliRegresyon Kesintili Tasarımı (RDD)İnstrumantal Değişkenler - İki Aşamalı En Küçük Kareler (IV/2SLS)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Kesintili Zaman Serisi (KZS) AnaliziNedensel çıkarım↔ karşılaştır
  • Eşleştirme Yöntemleri (CEM / Optimal / Genetik)Nedensel çıkarım↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Regresyon Kesintili Tasarımı (RDD)Nedensel çıkarım↔ karşılaştır
  • İnstrumantal Değişkenler - İki Aşamalı En Küçük Kareler (IV/2SLS)Nedensel çıkarım↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Eğitim Araştırmalarında Olay Etüdü TasarımıMakine Öğrenmesi Destekli Panel Olay ÇalışmasıMakine Öğrenmesi Destekli Nedensellik İçin Duyarlılık AnaliziPolitika Değerlendirme Olay Çalışması TasarımıOlay Çalışması ile Politika Değerlendirme PaneliMekansal Farkların Farkı (Mekansal DiD)Kademeli Farkların Farkı Yöntemi

Benzer yöntemler

Sentetik Kontrol Yöntemi (SCM)Suni Kontrol Yöntemi (SCM) Politika Değerlendirmesi İçinPanel Veri Sentetik Kontrol YöntemiDinamik Sentetik Kontrol YöntemiÇok Dönemli Sentetik Kontrol YöntemiSağlam Sentetik Kontrol YöntemiEğitim Araştırmalarında Sentetik Kontrol YöntemiBayes Sentetik Kontrol Yöntemi

İlgili referans kavramlar

Yarı Deneysel ve Doğal Deney TasarımıDoğal DeneyKarşıolgusal Akıl YürütmeEconometricsNedensel ÇıkarımEkonometrik Modelleme

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Synthetic Control (Synthetic Control Method). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/causal-inference/synthetic-control · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Abadie, Diamond & Hainmueller
Year
2010
Type
Counterfactual causal-inference model
Estimator
Convex-weighted donor combination minimising pre-treatment fit
Outcome
continuous
DataStructure
panel / time series
MinSample
20
TreatedUnits
single (N=1)
İlişkili yöntemler
Kesintili Zaman Serisi (KZS) AnaliziEşleştirme Yöntemleri (CEM / Optimal / Genetik)Panel Veri Sabit Etkiler ModeliRegresyon Kesintili Tasarımı (RDD)İnstrumantal Değişkenler - İki Aşamalı En Küçük Kareler (IV/2SLS)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil