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回帰不連続デザイン（RDD）とは？
英語：Regression discontinuity design
別名：RDD, 不連続回帰
意味
ある基準値を境に政策の対象が決まる場合に、基準のすぐ上と下にいる人々を比べて、政策の効果を推定するための統計手法のことです。
くわしい解説
回帰不連続デザインは、所得、年齢、試験の点数などの基準値で、給付や制度の対象が切り替わる状況を利用します。基準のすぐ上と下にいる人々は、ほとんど同じ特徴を持つと考えられるので、基準を境に結果が飛ぶように変われば、その差を政策の効果とみなせます。偶然に近い比較ができるため、因果推論の中でも説得力が高いとされます。
ただし、推定できるのは基準値付近の人々への効果で、基準から離れた人々にも当てはまるとは限りません。また、人々が基準を意識して自分の値を調整できる場合、基準のすぐ上下の人々が似ているという前提が崩れます。たとえば、給付の対象になるよう所得を申告で調整する場合などです。そのため、基準付近でデータが不自然に偏っていないかの検証が行われます。
研究では、基準値の前後で結果がどのように変わるかを示す図が使われます。図の変化が明瞭か、基準の幅の選び方で結果が変わらないか、を確認しましょう。
例・ヒント
例：一定の年齢から医療費の自己負担が下がる制度で、対象になる直前と直後の年齢の人々を比べ、受診回数がどれだけ変わるかを調べて、制度の効果とみなす。基準のすぐ近くの人々は特徴がほぼ同じとみなせる。
よくある誤解・注意点
基準値付近の人々への効果しか分かりません。全体にそのまま当てはまる効果だと受け取らないよう注意が必要です。基準を超えるために値を調整する人がいないかも確認します。
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