Regression discontinuity design
http://dbpedia.org/resource/Regression_discontinuity_design
Die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse, bzw. Regressionsdiskontinuitätsanalyse (englisch regression discontinuity design) ist ein Verfahren der schließenden Statistik und der Ökonometrie, das dazu angewandt wird, um kausale Effekte der Veränderung einer Variablen auf die Veränderung anderer Variablen zu identifizieren. Die grundlegende Idee ist dabei, eine Diskontinuität oder Unstetigkeit in einer beobachteten Kontrollvariable zu nutzen, die zu einer fast zufälligen Zuteilung in die Behandlungs- oder Kontrollgruppe führt. Die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse gehört, wie der Instrumentvariablen-Ansatz und der Differenz-von-Differenzen-Ansatz zu den Verfahren, die sogenannte „natürliche“ oder „Quasi-Experimente“ ausnutzen.
rdf:langString
En estadística, econometría, ciencia política, epidemiología y otras disciplinas relacionadas, un diseño de regresión discontinua (RDD) es un diseño cuasi-experimental pretest-postest que investiga efectos causales de las intervenciones mediante la asignación de un valor de corte o umbral por encima o por debajo de los cuales una intervención es asignada. Mediante la comparación de las observaciones que se extienden estrechamente a ambos lados del umbral, es posible estimar el local de efecto del tratamiento promedio en entornos en los que la aleatorización era inviable. En primer lugar aplicada por Donald Thistlewaite y Donald T. Campbell a la evaluación de los programas de becas, la RDD se ha convertido cada vez más popular en los últimos años.
rdf:langString
回帰不連続デザイン（かいきふれんぞくデザイン、英: regression discontinuity design, RDD）とは、統計学、計量経済学、政治学、疫学や他の関連分野において、その点以上もしくは以下で介入がなされるカットオフもしくは閾値を割り当てることで、介入の因果効果を取り出す準実験的事前事後テストデザインである。閾値の両側の近くに位置する観測値を比較することで、ランダム化できない環境における局所的平均処置効果を推定することが可能になる。回帰不連続デザインは Donald Thistlewaite と により奨学金プログラムの評価のために初めて使われてから、近年より一般的になってきている。
rdf:langString
Nespojitá regrese nebo regresní diskontinuita, anglicky regression discontinuity design, RDD, je kvaziexperimentální design a analytická metoda, umožňující stanovit kauzální vliv intervence v okolí prahové hodnoty, jejíž překročení intervenci spouští. Metoda je založena na porovnání případů pod a nad příslušným prahem, pokud se tyto případy jinak navzájem podobají – jejich zařazení do skupin s intervencí či bez ní je v takovém případě možno považovat za vcelku náhodné. Příklad: na vyšetření mamografem zdarma mají v Česku nárok ženy od věku 45 let. Efekt tohoto výdaje zdravotních pojišťoven by bylo možno zkoumat porovnáním nemocnosti rakovinou prsu dvou skupin žen: 1. ženy mezi 43 až nedosaženými 45 lety a 2. ženy mezi dosaženými 45 lety a 47 lety (skupina s intervencí). Metoda nespojité
rdf:langString
In statistics, econometrics, political science, epidemiology, and related disciplines, a regression discontinuity design (RDD) is a quasi-experimental pretest-posttest design that aims to determine the causal effects of interventions by assigning a cutoff or threshold above or below which an intervention is assigned. By comparing observations lying closely on either side of the threshold, it is possible to estimate the average treatment effect in environments in which randomisation is unfeasible. However, it remains impossible to make true causal inference with this method alone, as it does not automatically reject causal effects by any potential confounding variable. First applied by Donald Thistlethwaite and Donald Campbell (1960) to the evaluation of scholarship programs, the RDD has be
rdf:langString
En statistique, économie, science politique et plusieurs autres disciplines, une régression sur discontinuité (RSD), ou regression discontinuity design en anglais, est une méthode d'inférence causale. Cette méthode se focalise sur les caractéristiques des observations de part et d'autre d'un seuil défini par le chercheur.
rdf:langString
Un disegno con regressione discontinua (in inglese regression discontinuity design, abbreviato in RDD), in statistica, econometria, scienza politica, epidemiologia e altre discipline, è una tecnica quasi-sperimentale per verificare l'efficacia di un trattamento confrontando tra fase pre-test e post-test che isola gli effetti causali di interventi assegnando un valore di soglia al di sopra o al di sotto il momento di somministrazione dell'intervento. Confrontando le osservazioni giacenti in prossimità della soglia, è possibile stimare l'effetto trattamento medio (average treatment effect, ATE) in contesti in cui la randomizzazione non è fattibile. Applicata per la prima volta da Donald Thistlethwaite e Donald Campbell per valutare i programmi di borsa di studio, il RDD è diventato negli ult
rdf:langString
rdf:langString
Nespojitá regrese
rdf:langString
Regressions-Diskontinuitäts-Analyse
rdf:langString
Diseño de regresión discontinua
rdf:langString
Disegni con regressione discontinua
rdf:langString
Régression sur discontinuité
rdf:langString
回帰不連続デザイン
rdf:langString
Regression discontinuity design
xsd:integer
16722187
xsd:integer
1098351624
rdf:langString
Nespojitá regrese nebo regresní diskontinuita, anglicky regression discontinuity design, RDD, je kvaziexperimentální design a analytická metoda, umožňující stanovit kauzální vliv intervence v okolí prahové hodnoty, jejíž překročení intervenci spouští. Metoda je založena na porovnání případů pod a nad příslušným prahem, pokud se tyto případy jinak navzájem podobají – jejich zařazení do skupin s intervencí či bez ní je v takovém případě možno považovat za vcelku náhodné. Příklad: na vyšetření mamografem zdarma mají v Česku nárok ženy od věku 45 let. Efekt tohoto výdaje zdravotních pojišťoven by bylo možno zkoumat porovnáním nemocnosti rakovinou prsu dvou skupin žen: 1. ženy mezi 43 až nedosaženými 45 lety a 2. ženy mezi dosaženými 45 lety a 47 lety (skupina s intervencí). Metoda nespojité regrese byla poprvé popsána Donaldem Thistlethwaitem a Donaldem Campbellem, kteří tak vyhodnocovali stipendijní programy. Při vyhodnocení se nejčastěji používá lokální lineární regrese ve tvaru kde je práh intervence a je binární proměnná rovná jedné, pokud . Dále je šířka intervalu použitých dat, takže . Na obou stranách prahu se tak odhadují různé regresní koeficienty včetně konstantního členu. Pro zpřesnění výsledků je možné použít „trojúhelníkové“ jádro, které dává jednotlivým případům váhu lineárně klesající s jejich vzdáleností od intervenčního prahu, třebaže to ztěžuje interpretaci výsledků.
rdf:langString
Die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse, bzw. Regressionsdiskontinuitätsanalyse (englisch regression discontinuity design) ist ein Verfahren der schließenden Statistik und der Ökonometrie, das dazu angewandt wird, um kausale Effekte der Veränderung einer Variablen auf die Veränderung anderer Variablen zu identifizieren. Die grundlegende Idee ist dabei, eine Diskontinuität oder Unstetigkeit in einer beobachteten Kontrollvariable zu nutzen, die zu einer fast zufälligen Zuteilung in die Behandlungs- oder Kontrollgruppe führt. Die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse gehört, wie der Instrumentvariablen-Ansatz und der Differenz-von-Differenzen-Ansatz zu den Verfahren, die sogenannte „natürliche“ oder „Quasi-Experimente“ ausnutzen.
rdf:langString
En estadística, econometría, ciencia política, epidemiología y otras disciplinas relacionadas, un diseño de regresión discontinua (RDD) es un diseño cuasi-experimental pretest-postest que investiga efectos causales de las intervenciones mediante la asignación de un valor de corte o umbral por encima o por debajo de los cuales una intervención es asignada. Mediante la comparación de las observaciones que se extienden estrechamente a ambos lados del umbral, es posible estimar el local de efecto del tratamiento promedio en entornos en los que la aleatorización era inviable. En primer lugar aplicada por Donald Thistlewaite y Donald T. Campbell a la evaluación de los programas de becas, la RDD se ha convertido cada vez más popular en los últimos años.
rdf:langString
En statistique, économie, science politique et plusieurs autres disciplines, une régression sur discontinuité (RSD), ou regression discontinuity design en anglais, est une méthode d'inférence causale. Cette méthode se focalise sur les caractéristiques des observations de part et d'autre d'un seuil défini par le chercheur. Cette technique fut utilisée en premier par et Donald Campbell afin d'évaluer l'effet des bourses scolaires. Son utilisation a crû récemment, sa pertinence étant confirmée en comparant les résultats obtenus via cette technique avec ceux obtenus via les essais randomisés contrôlés.
rdf:langString
In statistics, econometrics, political science, epidemiology, and related disciplines, a regression discontinuity design (RDD) is a quasi-experimental pretest-posttest design that aims to determine the causal effects of interventions by assigning a cutoff or threshold above or below which an intervention is assigned. By comparing observations lying closely on either side of the threshold, it is possible to estimate the average treatment effect in environments in which randomisation is unfeasible. However, it remains impossible to make true causal inference with this method alone, as it does not automatically reject causal effects by any potential confounding variable. First applied by Donald Thistlethwaite and Donald Campbell (1960) to the evaluation of scholarship programs, the RDD has become increasingly popular in recent years. Recent study comparisons of randomised controlled trials (RCTs) and RDDs have empirically demonstrated the internal validity of the design.
rdf:langString
回帰不連続デザイン（かいきふれんぞくデザイン、英: regression discontinuity design, RDD）とは、統計学、計量経済学、政治学、疫学や他の関連分野において、その点以上もしくは以下で介入がなされるカットオフもしくは閾値を割り当てることで、介入の因果効果を取り出す準実験的事前事後テストデザインである。閾値の両側の近くに位置する観測値を比較することで、ランダム化できない環境における局所的平均処置効果を推定することが可能になる。回帰不連続デザインは Donald Thistlewaite と により奨学金プログラムの評価のために初めて使われてから、近年より一般的になってきている。
rdf:langString
Un disegno con regressione discontinua (in inglese regression discontinuity design, abbreviato in RDD), in statistica, econometria, scienza politica, epidemiologia e altre discipline, è una tecnica quasi-sperimentale per verificare l'efficacia di un trattamento confrontando tra fase pre-test e post-test che isola gli effetti causali di interventi assegnando un valore di soglia al di sopra o al di sotto il momento di somministrazione dell'intervento. Confrontando le osservazioni giacenti in prossimità della soglia, è possibile stimare l'effetto trattamento medio (average treatment effect, ATE) in contesti in cui la randomizzazione non è fattibile. Applicata per la prima volta da Donald Thistlethwaite e Donald Campbell per valutare i programmi di borsa di studio, il RDD è diventato negli ultimi anni sempre più popolare come metodo nella valutazione delle politiche pubbliche.
xsd:nonNegativeInteger
22792
