[論文レビュー] A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations

Matias D. Cattaneo, Nicolás Idrobo+1 more|RePEc: Research Papers in Economics|Nov 21, 2019

Statistical Methods and Inference参考文献 56被引用数 60

ひとこと要約

実務的なガイド: Sharp Regression Discontinuity designs の適用に焦点を当て、連続性ベースの枠組み、RD plots、検証技術、および R と Stata での実務者向け再現性を提供。

ABSTRACT

In this Element and its accompanying Element, Matias D. Cattaneo, Nicolas Idrobo, and Rocio Titiunik provide an accessible and practical guide for the analysis and interpretation of Regression Discontinuity (RD) designs that encourages the use of a common set of practices and facilitates the accumulation of RD-based empirical evidence. In this Element, the authors discuss the foundations of the canonical Sharp RD design, which has the following features: (i) the score is continuously distributed and has only one dimension, (ii) there is only one cutoff, and (iii) compliance with the treatment assignment is perfect. In the accompanying Element, the authors discuss practical and conceptual extensions to the basic RD setup.

研究の動機と目的

• Regression Discontinuity (RD) designs が適用可能かを、スコア、カットオフ、処置を定義して特定する。
• Sharp RD の設定とその局所的な因果解釈を説明する。
• RD分析のための連続性ベースの推論およびグラフィカルツールを提示する。
• RD分析を標準化するための実践的ガイダンス、検証テスト、および再現コードを提供する。

提案手法

• 連続的なランニング変数、単一のカットオフ、完全遵守を伴う標準的な Sharp RD design を定義する。
• カットオフでの因果効果を形式化するために potential outcomes フレームワークを採用する。
• E[Yi(1)|Xi=c] − E[Yi(0)|Xi=c] = lim x↓c E[Yi|Xi=x] − lim x↑c E[Yi|Xi=x].
• RD分析における局所多項式推定と帯域幅の選択の概要。
• 仮定の妥当性と妥当性を評価するための RD plots およびグラフィカル診断を導入する。
• R および Stata の再現コードと参照ソフトウェアパッケージ (rdrobust, rddensity, etc.) を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 連続性の仮定の下で RD カットオフにおける局所平均処置効果は何ですか？
• RQ2 連続性ベースの方法を用いてカットオフ付近の RD 処置効果を推定するにはどうすればよいですか？
• RQ3 RD design の妥当性を検証するのに効果的なグラフィカルおよび虚偽検証ツールは何ですか？
• RQ4 研究者は一般的なソフトウェア (R/Stata) で再現コードを用いて RD 分析をどのように実装できますか？
• RQ5 Sharp RD と Fuzzy RD のような拡張との主な違いは何ですか（ companion Element で議論されている）

主な発見

• RD designs は治療の不連続な確率を介してカットオフで局所的な因果効果を特定する。
• カットオフ付近の回帰関数の連続性は、c の近傍の観測値を用いて処置効果を推定することを正当化する。
• Sharp RD 効果はカットオフに局所的であり、Xi = c での処置を受けた対象の局所平均処置効果として解釈できる。
• このフレームワークは、プロットと虚偽検証テストを通じた検証を強調し、設計の信ぴょう性を支える。
• 実践的な実装は、オープンソースソフトウェアおよび再現資料（rdrobust, rdplot, rddensity）によって促進される。