回帰不連続デザイン
推定したパラメータがモデルに共変数を追加、または除外することに鋭敏ならば、それは回帰不連続デザインの妥当性に疑念をもたらす。有意な変化はぎりぎり処置を受けた人々の共変数がぎりぎり処置を受けなかった人々とは異なることを示唆している。共変数を取り入れることはこのバイアスを取り除くだろう。もしバイアスが過大であり、共変数がそのバイアスの多くを有意に説明するのであれば、その共変数を取り入れるかどうかで推定したパラメータは顕著に変わりうる。
カットオフの両側でデータにフィットする傾きと切片は異なる。典型的には、矩形カーネルか三角カーネルが用いられる。三角カーネルの方が好まれるが、矩形カーネルはより直感的な解釈ができる。
回帰不連続デザインによるノンパラメトリックな推定法を用いる大きな利点は、カットオフ付近のデータによる推定量が得られることであり、それは直感的にも分かりやすい。カットオフ付近での非連続性を推定する為に、カットオフ点から離れたデータを用いることによって生じたバイアスを減らす効果もある。より正確に言えば、局所線形回帰はバイアスに関する良い性質と収束に関する良い性質を持つために好まれる。しかしながら、パラメトリックな方法とノンパラメトリックな方法の両方を使うことは、それが可能ならば、推定結果が推定手法に過度に依存しないことを議論するための有益な方法となる。