Difference-in-Means Estimator
The difference-in-means estimator is the design-based workhorse for analyzing randomized experiments: it estimates the average treatment effect simply as the difference between the average outcome among treated units and the average outcome among control units. Rooted in Jerzy Neyman's potential-outcomes framework and central to modern treatments by Imbens and Rubin and by Gerber and Green, it is unbiased under randomization, comes with a conservative Neyman variance estimator, and supports exact randomization inference, requiring no model of how outcomes are generated.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
Nguồn tài liệu
- Gerber, A. S., & Green, D. P. (2012). Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation. New York: W. W. Norton. ISBN: 9780393979954
- Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN: 9780521885881
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 22). Difference-in-Means Estimator for Randomized Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/political-science/difference-in-means-experiment
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.
- Audit ExperimentPolitical Science↔ so sánh
- Field Experiment in PoliticsPolitical Science↔ so sánh
- Natural Experiment in PoliticsPolitical Science↔ so sánh
- Survey ExperimentPolitical Science↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Phương pháp tương tự
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →