回帰不連続デザイン
統計的検出力は同じサンプルサイズのランダム化実験に比べて相当に低く、処置の効果を誤って見積もる危険性が増加する(第二種の過誤)。
処置と結果の関連性が正しくモデル化されている時に限り、推定された効果はバイアスが存在しない。もっとも一般的に注意されるのは非線形の関係性を誤って非連続性と考えてしまうことである。
他の処置による汚染。他の処置が同じ割り当て変数の同じカットオフ点で行われるのであれば、結果変数の不連続性は部分的にはその他の処置によるものになる。例えば、研究者は飲酒可能年齢の下限における回帰不連続デザインを用いてメンタルヘルスにおける飲酒の法的許可の影響を調べたいとする。この影響は同じ年齢で解禁されるギャンブルへの法的許可の影響と区別がつかない。