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...
模糊RDD 是指处置条件的条件分配概率在断点处是不连续的,但又不是从 0 直接跳跃到 1 的一种 RDD 分析情形。在模糊 RDD 中,断点处置效应的估计需要考虑处置变量与真实参数之间的关系,可以使用工具变量法等进行估计。 (二)拐点 RDD(RKD) 拐点RDD 是探讨结果变量对运行变量的斜率是否存在显著改变的一种处置效应回...
使用Cattaneo et al. (2017)提出的分类法,我们考虑了两种不同的RDD概念框架:一种是依赖局部回归限制参数思想的连续性框架;另一种则是依赖实验分析思想的局部随机化框架。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...
RDD断点回归设计越来越来越流行,在因果识别中的地位很高,因为是在一个断点处的两端进行比较,那么这个treatment效应能够较好的识别,下面这篇文章将会领着计量经济圈的圈友去认识RDD并且知道操作的步骤和Stata代码。经典论文完整版do文件,请进入计量社群领取,我们统一在社群发布(文后)。 1.实证研究中的规定动作 第1步检...
因果推断旨在确定一个变量(例如某种政策或治疗)是否是另一个变量(如健康状况或经济增长)变化的原因。在因果推断的众多方法中,"断点回归设计"(Regression Discontinuity Design,简称RDD)是非常非常…
(1)协变量连续性检验,也称为伪结果检验( pseudo outcome)。以协变量 作为伪结果,利用与前面相同的方法,检验相应的RDD估计量是否显著,如果 显著说明这些协变量不符合连续性假设,上文的RDD估计量可能存在问题。 (2)参考变量分布连续性检验,如果参...
让“跳跃”更有意义:断点回归设计(RDD) 作者:张立龙 来源:定量群学 在一个高度依赖规则的世界里,有些规则的出现十分随意,这种随意性为我们提供了性质良好的实验(Angrist& Pischke,2009)。断点回归设计(RegressionDiscontinuity Design)是一种仅次于随机实验的能够有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。Lee...
其中,断点回归设计(Regression Discontinuity Design,RDD)因其接近随机实验的特性,能够从实验基准中还原因果效应,具有更强的因果推断力,成为进行因果推断和政策评估时最可信的准实验方法之一。断点回归设计的主要原理是:存在一个变量,如果该变量大于一个临界值时,接受处置效应;小于临界值时,则不接受处置效应。一般而言,...
断点回归设计(RDD)深度解析 一、RDD核心原理 1. 基本概念 核心逻辑:断点附近个体特征近似随机分配,满足局部随机性假设(Local Randomization)。 关键变量: 运行变量(X):决定是否接受处置的连续变量(如考试成绩、收入)。 断点:划分处置组与控制组的临界值。
之前,我们引荐过不少关于断点回归设计RDD的文章,里面包括操作数据、程序和解读,列示如下:1.断点回归设计RDD分类与操作案例,2.RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典,3.断点回归设计的前沿研究现状, RDD,4.断点回归设计什么鬼?且听哈佛客解析,5.断点回归和读者的提问解答,6.断点回归设计RDD全面讲解, 教育领域用...