回帰不連続デザイン
因果効果の識別は、カットオフ点はシャープである、つまりこの付近では処置割り当てがなされる確率が0から1になるという不連続性が存在しているという重大な仮定により決まる。しかしながら、実際はしばしばカットオフ点は厳密に設定されず(例えば、閾値にぎりぎり達しなかった生徒への裁量など)、ゆえに推定量は統計的なバイアスを持つ。
シャープな回帰不連続デザインとは対照的に、ファジーな回帰不連続デザイン(英: fuzzy regression discontinuity design, FRDD)は割り当て確率のシャープな非連続性を必要とせず、割り当て確率が異なりさえすれば適用可能である。ファジーな回帰不連続デザインの背後にある直感的な考え方は、操作変数(英: instrumental variable)法や処置意図(英語版)(英: intention to treat)と関連している。
回帰不連続デザイン(かいきふれんぞくデザイン、英: regression discontinuity design, RDD)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平均処置効果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 Donald Campbell(英語版) 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。