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回帰不連続デザイン(RDD)について

概要

• 介入がある閾値で行われたときに、しきい値前後の性質が近いことを利用して効果量を見積もる
• ノンパラメトリックRDDとパラメトリックRDDがある

ノンパラメトリックRDD

• しきい値の近くのサンプルを取り、平均値を計算する
• 平均値の差が効果量となる

パラメトリック

• 介入をしたという特徴量を作成して、それを利用してfittingを行う
• 特徴量に関連するGAINが効果量となる

参考

• 第220話｜効果検証のための回帰不連続デザイン（RDD）分析