平均処置効果
データやその背後の状況にもよるが、多くの方法が平均処置効果を推定する為に使うことができる。最も一般的な方法は以下のようなものである。
自然実験と擬似実験(英語版)
差分の差分法(英: difference in differences, diff-in-diffs)
回帰不連続デザイン(英: regression discontinuity design)
マッチング法(英語版)
局所操作変数の理論に基づいた方法(厳密な意味での回帰不連続デザインも含まれる)
母集団において政策変更が一度行われれば、回帰により処置をコントロールできる。結果の方程式は以下のようになる。
y = B 0 + δ 0 d 2 + B 1 d T + δ 1 d 2 ⋅ d T , {\displaystyle y=\mathrm {B} _{0}+\delta _{0}d2+\mathrm {B} _{1}dT+\delta _{1}d2\cdot dT,}
ここで y {\displaystyle y} は被説明変数で、 δ 1 {\displaystyle \delta _{1}} は母集団における政策変更の効果を測定している。