ScholarGate
Trợ lý
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Hồi quy rời rạc mờ để đánh giá chính sách

Thiết kế hồi quy rời rạc mờ (Fuzzy RDD) ước tính hiệu quả nhân quả của một chính sách khi tính đủ điều kiện được xác định bằng cách vượt qua một ngưỡng trên một điểm số liên tục, nhưng việc tham gia hoặc tuân thủ thực tế không hoàn hảo. Được phát triển chính thức bởi Hahn, Todd và Van der Klaauw (2001), nó sử dụng ngưỡng làm biến công cụ để phục hồi Hiệu ứng Điều trị Trung bình Cục bộ (LATE) trong số những người tuân thủ gần điểm cắt.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtApply, compare, get guidance
Tools & resources
Tải xuống bản trình chiếu
Learn & explore
VideoSắp ra mắt

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

Nguồn tài liệu

  1. Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and estimation of treatment effects with a regression-discontinuity design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183
  2. Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song
ScholarGatePolicy Evaluation Fuzzy Regression Discontinuity (Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation). Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026