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La discontinuité de la régression est une évaluation dans le plan quasi-expérimental. Comme nous le savons, le plan quasi expérimental est différent du véritable plan expérimental en ce qui concerne la répartition aléatoire des échantillons. Les quasi-expériences ont besoin de tests pour déterminer quels sujets de la population iront dans quel groupe – de traitement ou groupe de contrôle.
La discontinuité de la régression est une technique d’évaluation quasi expérimentale utilisée dans des expériences ou des programmes qui ont un critère d’éligibilité indiquant qui parmi de la population peut participer et qui ne peut pas participer. Cette éligibilité est appelée un point de coupure dans une expérience. La discontinuité de la régression, également connue sous le nom de plan de discontinuité de la régression, aide les professionnels des études à vérifier l’éligibilité des personnes en les évaluant en dessous ou au-dessus du point de coupure.
Exemple : Les notes des élèves peuvent aller de 0 à 100. L’enseignant décide d’affecter les élèves ayant obtenu de mauvais résultats à un cours spécial qui leur permettra d’améliorer leurs compétences. Ainsi, le groupe d’étudiants qui suivra le cours sera placé dans un groupe de traitement et ceux qui ont des résultats satisfaisants ne subiront aucun traitement, ils sont donc appelés de contrôle.
La méthode RDD peut être utilisée pour mesurer les résultats des étudiants et déterminer ceux qui se situent au-dessus ou en dessous du seuil fixé.
Mener des recherches exploratoires peut sembler difficile, mais un guide efficace peut vous aider.
Les personnes sont affectées à des programmes particuliers selon une certaine règle d’affectation. Si la règle d’affectation est déterministe, alors la discontinuité de la régression a un plan net et si la règle d’affectation est probabiliste, la discontinuité de régression a un plan flou.
Dans le plan net, la probabilité d’administrer un traitement à une personne est soit 0, soit 1. Soit la personne est sélectionnée pour un programme, soit elle ne l’est pas. Exemple : l’école décide de récompenser les élèves qui ont obtenu des résultats supérieurs au seuil de 90 %. Par conséquent, la probabilité de traitement est de 0 ou 1.
Dans ce cas, certaines des personnes éligibles ne reçoivent pas le traitement ou certaines personnes inéligibles le reçoivent. Exemple : certains travailleurs dont le salaire est inférieur au seuil fixé n’ont pas reçu l’allocation prévue par le programme de l’entreprise, tandis que d’autres, dont le salaire est supérieur au seuil l’ont obtenue. Ce flou dans l’affectation peut donner une justification imparfaite ou incorrecte à la règle ou à un programme mis en place.
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L’estimation est une différence entre les moyennes « juste au-dessus » et « juste en dessous » de c, sachant que c est le point de coupure.
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