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在统计学、计量经济学、政治科学、流行病学和相关学科中，回归不连续性设计是一种准实验性的前后测设计，其目的是通过设定一个临界值或阈值来确定干预的因果效应。通过比较紧密放置在阈值两侧的观测值，可以估计在随机化不可行的环境中的平均处理效果。然而，仅用这种方法仍然不可能做出真正的因果推断，因为它不会自动排除任何潜在的混杂变量的因果效应。最初是由唐纳德 · 西斯特维特和唐纳德 · 坎贝尔应用于奖学金项目的评估，近年来 RDD 变得越来越受欢迎。最近的随机对照试验(rct)和 RDDs 的研究比较已经实验性地证明了设计的内部效度。
在统计学、计量经济学、政治科学、流行病学和相关学科中，回归不连续性设计是一种准实验性的前后测设计，其目的是通过设定一个临界值或阈值来确定干预的因果效应。通过比较紧密放置在阈值两侧的观测值，可以估计在随机化不可行的环境中的平均处理效果。然而，仅用这种方法仍然不可能做出真正的因果推断，因为它不会自动排除任何潜在的混杂变量的因果效应。最初是由唐纳德 · 西斯特维特和唐纳德 · 坎贝尔应用于奖学金项目的评估，近年来 RDD 变得越来越受欢迎。最近的随机对照试验(rct)和 RDDs 的研究比较已经实验性地证明了设计的内部效度。
编辑后：
在统计学、计量经济学、政治学、流行病学和相关学科中，断点回归是一种准实验性的前后侧设计，其目的是通过设定一个临界值或阈值，其两侧即为干预效果的分配。通过比较临近阈值两侧的观测值，可以估计在随机化不可行的条件下的平均处理效果。然而，仅使用这种方法仍然不能做出完全的因果推断，因为它不会自动排除任何潜在混杂变量的因果效应。断点回归最初由唐纳德·西斯尔思韦特和唐纳德·坎贝尔应用于奖学金项目的评估，近年来越来越受到欢迎。最近的随机对照实验(RCTs)和RDDs的研究比较已经经验性地证明了该设计的内部有效性。
== Example ==
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