|
===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ 回 ： [かい] 【名詞】 1. counter for occurrences ・ 回帰 ： [かいき] 1. (n,vs) revolution 2. recurrence 3. recursion ・ 不 ： [ふ] 1. (n-pref) un- 2. non- 3. negative prefix ・ 不連続 ： [ふれんぞく] (adj-na,n) discontinuity ・ 連 ： [むらじ, れん] 【名詞】 1. party 2. company 3. group ・ 連続 ： [れんぞく] 1. (n,vs) serial 2. consecutive 3. continuity 4. occurring in succession 5. continuing
回帰不連続デザイン（かいきふれんぞくデザイン、）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。 == 例 == 回帰不連続デザインの背後にある直観的な考え方は成績優秀者向けの奨学金の評価を検討することでよく表現できる。このような介入の因果効果の測定に関する主要な問題は、処置の割り当ての内生性である。評価の高い学生は成績優秀者向け奨学金を得る''と同時に''優秀な成績を残すであろうから、成績優秀者向け奨学金を得た人とそうでない人の成績を比較することは、推定における上方バイアスを導くだろう。成績優秀者向け奨学金が成績を全く向上させない''としても''、奨学金を得た人は奨学金を貰わなかった人よりよいパフォーマンスを見せるだろう。なぜならば単純に事前に成績の良かった生徒に対して奨学金が与えられるからである。 実験デザインが無いのにも関わらず、回帰不連続デザインは因果効果を取り出すために介入の外生的な特徴を利用することができる。もしある特定の成績-例えば80%以上-を残した生徒すべてに奨学金が与えられるのであれば、80%のカットオフ点付近の生徒を比較することで局所的処置効果を取り出すことが出来る。これは直感的には、成績が79%だった生徒は成績が81%だった生徒と非常に似ているが、しかしながら事前に決められた閾値80%が与えられた下で、片方の生徒は奨学金を得られない一方でもう一方の生徒は奨学金が得られる。奨学金を得られた生徒（処置群）の成績と奨学金を得られなかった生徒（対照群）の処置がなされなかった（）成績を比較することで、局所的な処置効果が取り出される。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「回帰不連続デザイン」の詳細全文を読む スポンサード リンク
|