回帰不連続デザイン
事前に決定される変数
観測変数の連続性と同様に、処置のカットオフにおいて事前に決定する変数の連続性も考えられる。このような変数は処置が決定する前に決まるので、処置状態からは何の影響も受けない。最初の成績優秀者向け奨学金の例を考えよう。興味のある結果が将来の成績ならば、奨学金は事前の成績に影響を与えたとは考えられないだろう。事前に決定する変数の不連続性が処置のカットオフ点あたりで見られるのであれば、回帰不連続デザインの妥当性も疑われる。
他の不連続性
まったく予想だにしないような点において処置変数の不連続性が見られるのであれば、それは回帰不連続デザインに疑念をもたらす。アメリカの飲酒規制の影響を調査した Carpenter and Dobkin (2011) の例を考えよう。21歳で飲酒可能になるのであれば、それは様々な変数、死亡率や疾病率などの変化をもたらす。死亡率や疾病率が他の年齢において同時に上がるのであれば、21歳における不連続性の解釈に疑念をもたらすことになる。
適切に実行され、解析されるのであれば、回帰不連続デザインは局所処置効果のバイアスの無い推定量をもたらす。回帰不連続デザインは処置効果を測定する点でランダム化実験とほぼ同等に良い。
回帰不連続デザインは準実験と同じく事前のランダム化を必要とせず、ランダム割り当てについての倫理的問題を避けることができる。
よい回帰不連続デザインにおける処置効果の測定結果はランダム化実験と似たようなものになる。