估计断点处的局部因果效应:清晰断点回归直接使用回归模型中的系数,代表因果效应;模糊断点回归需要用两阶段最小二乘法(2SLS)估计。 稳健性分析:进行不同带宽的敏感性分析,尝试不同的带宽,观察处理效应是否稳健;进行不同核函数的敏感性分析,尝试不同的权重核函数(如三角核、高斯核等);进行断...
使用这两个框架,我们概述了经典RD 设计(精确断点回归与模糊断点回归)、多维 RD 设计(多断点、多分数、地理、多处理和多时点)以及其他相关设计,例如扭结(kink)、聚束(bunching,)、前后对照(before-and-after)和拐点(threshold)回归设计。本文还讨论了RD的内部效度与外部效度,并...
断点回归设计（Regression Discontinuity Design，RDD）是一种准实验设计方法，常用于因果推断研究中。它基于一个关键的假设：在某个临界点（断点）附近，个体或单位的某些特征会突然改变，而这种改变是随机的或几乎随机的。通过比较断点两侧的结果变量，研究者可以估计出断点处的干预效果。一、基本原理 1. 断点：确定一...
因果推断(四)断点回归(RD) 准备数据 模型拟合 结果展示 模型评估 模型验证 总结 因果推断(四)断点回归(RD) 在传统的因果推断方法中,有一种方法可以控制观察到的混杂因素和未观察到的混杂因素,这就是断点回归,因为它只需要观察干预两侧的数据,是否存在明显的断点。 ⚠️注意:当然这个方法只能做到局部随机,因此很...
1. 看断点 看自变量和因变量在驱动变量的影响下是否有断点。这里使用断点回归拟合曲线作图命令 rdplot 。 h rdplot 然后找到合适的链接点击 install 即可安装。 1.1 X与L rdplot X L, c(0.01) 得到 图中看出X在L两侧明显断开,L的变化显著影响自变量。
RDD断点回归的分析知识点相对较多,从分析步骤包括,具体可精确断点或模糊断点的选择,模型选择,模型基本假定分析,模型分析,模型稳健性检验等。具体分为以下5步。 第一步、精确断点和模糊断点判断 判断精确断点或模糊断点的思路在于处理变量X被cutoff分为左右两侧后,是否真正决定‘实验走向’,比如本案例中cutoff值分成两...
一文读懂断点回归设计 一、引言 断点回归(RD)设计是由Thistlethwaite和Campbell于1960年提出的一种在无法进行随机分配处理的情景下“检验因果假设的方法”。即个体被赋予分数,并且根据该分数和与临界值相链接的特定分配规则共同将样本划分为处理组与控制组:即所有分数高于临界值的个体被分配为处理组,而所有分数低于临界值...
首先断点回归设计没有随机分组，分组依据是选择一个研究关注的与干预措施有关的分组变量（收缩压），分组变量每个取值对应有一个因变量结果（心血管疾病风险），随后采用特定的方法选择分组变量的某个值作为截断值（比如临床指南中建议收缩压≥140mmHg为降压药指征）。这里我们引入一个“带宽”的概念，带宽是围绕截断值...
作为研究生,你还不知道断点回归分析设计中的4大图一、引言 在计量经济学中,回归不连续性设计(Regression Discontinuity Design,RDD)是一种强大的因果推断工具,它利用某个处理变量(干预)在某一特定断点(临界点)处的不连续性,来识别处理效应。RDD之所以受到广泛关注,是因为其能够较为有效地消除选择偏差,提供对局部平均...
精确断点回归(Sharp RD):在精确断点回归设计中,处理变量完全由驱动变量决定。假设驱动变量为X存在一个断点c当X≥ c时,个体被分配到处理组,即D = 1当X < c时,个体被分配到控制组,即D = 0在这种情况下,处理效应可以通过比较X在断点c两侧的结果变量Y的差异来估计。具体来说,就是比较E[Y|X = c + ε]...