Was ist Regressions-Diskontinuitätsdesign?
Regressions-Diskontinuitätsdesign Zertifikatsprogramm
Das Regressions-Diskontinuitätsdesign Zertifikatsprogramm vermittelt die vollständige Methodik zur Durchführung kausaler Analysen mit dem Regressions-Diskontinuitätsdesign (RDD). Es richtet sich an Datenwissenschaftler:innen, Ökonometriker:innen und Forschende, die belastbare kausale Effekte aus Beobachtungsdaten schätzen möchten. Die Teilnehmenden lernen, vom Potentielle-Ergebnisse-Framework über grafische Analysen bis hin zur lokalen Polynomregression alle zentralen Schritte eigenständig umzusetzen. Das praktische Ergebnis ist die Fähigkeit, RDD-Studien von der Datenaufbereitung bis zur Robustheitsprüfung vollständig zu planen und zu interpretieren.
Das Programm ist als anfängerfreundlicher, aber dennoch methodisch anspruchsvoller Lernpfad aufgebaut, der Theorie und Praxis in jedem Modul verzahnt. Es baut vier zentrale Kompetenzbereiche auf: kausale Inferenz, statistische Modellierung, grafische Diagnostik und Validitätsprüfung. Die Lektionen führen schrittweise von den Grundlagen der kausalen Inferenz über das scharfe und unscharfe Design bis hin zu Erweiterungen und verwandten Designs. Angesichts der wachsenden Bedeutung von kausaler Evidenz in Politik, Wirtschaft und Sozialwissenschaften ist dieses Wissen heute besonders gefragt.
Was ist Regressions-Diskontinuitätsdesign?
Das Regressions-Diskontinuitätsdesign ist ein quasi-experimentelles Forschungsdesign zur Schätzung kausaler Effekte, wenn eine Behandlungszuweisung anhand eines Schwellenwerts einer kontinuierlichen Variable erfolgt. Es nutzt die Diskontinuität in der Wahrscheinlichkeit der Behandlung an diesem Schwellenwert, um den durchschnittlichen Behandlungseffekt für Individuen nahe der Grenze zu identifizieren. Die zentralen Konzepte umfassen das Potentielle-Ergebnisse-Framework, die lokale Polynomregression sowie die Wahl optimaler Bandbreiten. Das Design zeichnet sich durch besonders transparente Annahmen aus, die empirisch überprüfbar sind.
In der heutigen Forschungspraxis ist das RDD zu einem Standardwerkzeug der angewandten Ökonometrie geworden und wird in der Politikevaluation, Bildungsökonomie, Gesundheitsökonomie und vielen weiteren Feldern eingesetzt. Die zunehmende Verfügbarkeit von Verwaltungs- und Registerdaten hat die Anwendungsmöglichkeiten erheblich erweitert. Gleichzeitig haben methodische Fortschritte bei der Bandbreitenwahl, der Inferenz und der Robustheitsprüfung die Zuverlässigkeit der Ergebnisse deutlich verbessert. Dadurch ist das RDD heute eine der am häufigsten verwendeten Methoden zur kausalen Evidenzgewinnung in der empirischen Sozialforschung.
Die Beherrschung des Regressions-Diskontinuitätsdesigns baut eine methodische Kompetenz auf, die in der akademischen Forschung, in Regierungsbehörden und in der Unternehmensanalyse gleichermaßen geschätzt wird. Wer dieses Design beherrscht, kann nicht nur eigene Studien durchführen, sondern auch die Qualität und Validität bestehender RDD-Studien kritisch bewerten. Die Kombination aus statistischer Modellierung, grafischer Diagnostik und Sensitivitätsanalysen schafft ein ganzheitliches Verständnis kausaler Fragestellungen. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll für Positionen in der Politikanalyse, in Think Tanks, in der Marktforschung und in der evidenzbasierten Entscheidungsfindung.
Was Wird Dir Dieser Kurs Bringen?
- Analysieren Sie die Grundlagen der kausalen Inferenz, um die Notwendigkeit eines Regressions-Diskontinuitätsdesigns zu begründen.
- Wenden Sie das Potentielle-Ergebnisse-Framework an, um den durchschnittlichen Behandlungseffekt am Cutoff zu definieren.
- Bewerten Sie die Annahmen des scharfen Designs, einschließlich Kontinuität und Manipulationsfreiheit, für eine gültige Schätzung.
- Erstellen Sie grafische Analysen und Visualisierungen, um den Sprung in der Ergebnisvariable am Cutoff zu veranschaulichen.
- Implementieren Sie lokale Polynomregressionen, um den Behandlungseffekt am Cutoff mit optimaler Ordnung zu schätzen.
- Wenden Sie Methoden zur Bandbreitenwahl an, um die Verzerrungs-Varianz-Abwägung in der Schätzung zu optimieren.
- Konstruieren Sie ein unscharfes Design mit Instrumentalvariablen, um Nicht-Compliance in der Zuteilung zu berücksichtigen.
- Berechnen Sie Konfidenzintervalle und führen Sie Inferenz für RDD-Schätzer unter Berücksichtigung der lokalen Natur durch.
Lehrplan
12 Einheiten1. Grundlagen der kausalen Inferenz
30 Min
2. Das Potentielle-Ergebnisse-Framework
30 Min
3. Scharfes Design: Annahmen und Mechanik
30 Min
4. Grafische Analyse und Visualisierung
30 Min
5. Lokale Polynomregression
30 Min
6. Bandbreitenwahl und Optimierung
30 Min
7. Unscharfes Design und Instrumentalvariablen
30 Min
8. Inferenz und Konfidenzintervalle
30 Min
9. Validitätsprüfungen und Placebo-Tests
30 Min
10. Robustheitsanalysen
30 Min
11. Erweiterungen und verwandte Designs
30 Min
12. Anwendungen und praktische Umsetzung
30 Min
Prüfung – Regressions-Diskontinuitätsdesign
20 Fragen • 70% Bestehen • 30 Min
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Prüfung – Regressions-Diskontinuitätsdesign
20 Fragen • Bestehen: 70% • 30 Min
Kursdauer
360
Gesamtminuten
12
Einheit
1
Abschlussprüfung
~30
Min / Einheit
Regressions-Diskontinuitätsdesign Zertifikatsprogramm
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