RDD設計・診断チェックシート
基本情報
評価の基本情報を記入してください
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- 事業名・プログラム名
- スコアに基づく研修割当
- 分析実施者
- 分析担当A（仮想）
- データソース
- 割当規程、スコア、受給、活用記録（仮想）
- 作成日
- 2026年7月1日（仮想）
記入理由: 結果だけでなく割当記録も必要です。
閾値ルールの特定
介入の受否を決定するルールを具体的に記入する
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- ランニング変数名と測定単位
- 事前評価スコア（点）
- 閾値の値
- 60点
- 閾値を上回る（または下回る）場合の介入内容
- 60点以上に研修割当
- 例外的な適用がある場合はその内容
- この説明例では例外なし。実制度では要確認
- シャープRDD / ファジーRDD の別
- sharp RDDの計算説明
記入理由: 便宜上定めた制度で、実在制度ではありません。
識別仮定の検討計画
診断テストや制度・運用の確認方法と、その限界を記入する
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
| 診断・確認項目 | 実施方法 | 結果の判断基準 |
|---|---|---|
| スコア操作と他の制度の飛び | 密度・事前属性・割当規程を点検 | 異常があれば生成過程を調査。非有意だけで安全としない |
記入理由: 検定と制度理解を合わせます。
| 診断・確認項目 | 実施方法 | 結果の判断基準 |
|---|---|---|
推定設定
分析設定の根拠を記入する
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- 帯域幅選択手法（最適帯域幅アルゴリズム等）
- データ駆動の帯域幅選択を候補とする
- 選択した帯域幅の値
- 未算定
- 使用する多項式次数・局所推定法と選択根拠
- 局所線形を基本候補
- 閾値近辺のサンプル数（帯域幅内）
- 未確定。例の推定値から人数は分からない
記入理由: 帯域幅や標本数を仮の成果から逆算しません。
設計チェックリスト
この項目の記入例（仮想例）
説明用の仮想例です。ご自身の事業に合わせて記入してください。入力内容は変わりません。
- ☐ 未確認: ランニング変数と閾値を文書化し、運用上の例外と受給確率の変化を確認した
- ☐ 未確認: 密度の診断等で割当変数の操作可能性を検討し、制度背景と限界を記録した
- ☐ 未確認: 事前共変量の閾値付近の連続性を検討し、検定だけでは仮定を証明できない点を明記した
- ☐ 未確認: 帯域幅の選択方法と根拠を記録した
- ☐ 未確認: 複数の帯域幅での推定量の安定性を確認した
- ☐ 未確認: プラセボ閾値等の診断の必要性と結果を記録し、有意差がないことだけで妥当と認定していない
- ☑ 確認済み: sharp・fuzzyに応じた推定対象と、閾値付近への局所性を明記した
記入理由: 局所効果と説明する方針のみ確定した設計例です。検定や頑健性確認は未実施です。
記入前に、使いどころと完成条件を確認
RDD設計・診断チェックシートは、回帰不連続デザインを会議や個人作業で実行に移すための入力シートです。手法全体の期間は「計画例：データ整備に1〜3週間、分析・診断に1〜2週間」を参考に、規模・体制に合わせて見積もります。分かる欄から仮置きし、未確定事項を次の確認課題として残してください。
このシートが役立つ場面
- プログラムの受給資格がテストスコア・収入・年齢などの数値的な閾値ルールで決まっており、そのデータが入手可能
- 教育プログラム（成績基準による選抜）・社会保障（所得ラインによる受給資格）・補助金など閾値が明確な行政プログラムの遡及評価
- 閾値で介入の受給または受給確率が変わる制度を利用できる場面
参加者と準備
計量経済学・統計の専門家1〜2名。行政データ・スコアデータへのアクセス権限を持つデータ管理者との連携が必要
判断に使う資料、既存データ、関係者の認識差を持ち寄ると記入が進みます。
記入の順番
- 1. 基本情報評価の基本情報を記入してください
- 2. 閾値ルールの特定介入の受否を決定するルールを具体的に記入する
- 3. 識別仮定の検討計画診断テストや制度・運用の確認方法と、その限界を記入する
- 4. 推定設定分析設定の根拠を記入する
- 5. 設計チェックリスト
完成の目安
- RDDプロット（ランニング変数×結果変数の散布図＋局所多項式フィット）
- 不連続推定量・標準誤差・信頼区間の表
- ロバスト性検定結果（帯域幅変更・プラセボ閾値等）
レビュー時の注意
- 割当変数の操作や同じ閾値で変わる別制度を見落とす。制度資料、運用記録、分布と事前属性を合わせて点検する。
- 帯域幅を結果に合わせて選ぶ。選択基準と複数設定の結果を示し、不確実性を報告する。
- 閾値付近以外の対象者への一般化——「閾値付近の効果」が示されたに過ぎないのに「プログラム全体の効果」として解釈する誤り
記入済みの仮想例を読む（入力内容は変わりません）
説明用の仮想例です。評価スコア60以上に研修を割り当てる仮想制度で、sharp RDDの推定値を説明します。
基本情報
- 事業名・プログラム名
- スコアに基づく研修割当
- 分析実施者
- 分析担当A（仮想）
- データソース
- 割当規程、スコア、受給、活用記録（仮想）
- 作成日
- 2026年7月1日（仮想）
記入理由: 結果だけでなく割当記録も必要です。
閾値ルールの特定
- ランニング変数名と測定単位
- 事前評価スコア（点）
- 閾値の値
- 60点
- 閾値を上回る（または下回る）場合の介入内容
- 60点以上に研修割当
- 例外的な適用がある場合はその内容
- この説明例では例外なし。実制度では要確認
- シャープRDD / ファジーRDD の別
- sharp RDDの計算説明
記入理由: 便宜上定めた制度で、実在制度ではありません。
識別仮定の検討計画
| 診断・確認項目 | 実施方法 | 結果の判断基準 |
|---|---|---|
| スコア操作と他の制度の飛び | 密度・事前属性・割当規程を点検 | 異常があれば生成過程を調査。非有意だけで安全としない |
記入理由: 検定と制度理解を合わせます。
推定設定
- 帯域幅選択手法（最適帯域幅アルゴリズム等）
- データ駆動の帯域幅選択を候補とする
- 選択した帯域幅の値
- 未算定
- 使用する多項式次数・局所推定法と選択根拠
- 局所線形を基本候補
- 閾値近辺のサンプル数（帯域幅内）
- 未確定。例の推定値から人数は分からない
記入理由: 帯域幅や標本数を仮の成果から逆算しません。
設計チェックリスト
- ☐ 未確認: ランニング変数と閾値を文書化し、運用上の例外と受給確率の変化を確認した
- ☐ 未確認: 密度の診断等で割当変数の操作可能性を検討し、制度背景と限界を記録した
- ☐ 未確認: 事前共変量の閾値付近の連続性を検討し、検定だけでは仮定を証明できない点を明記した
- ☐ 未確認: 帯域幅の選択方法と根拠を記録した
- ☐ 未確認: 複数の帯域幅での推定量の安定性を確認した
- ☐ 未確認: プラセボ閾値等の診断の必要性と結果を記録し、有意差がないことだけで妥当と認定していない
- ☑ 確認済み: sharp・fuzzyに応じた推定対象と、閾値付近への局所性を明記した
記入理由: 局所効果と説明する方針のみ確定した設計例です。検定や頑健性確認は未実施です。
判断で間違えやすいこと
60点以上の全員と60点未満の全員を単純比較する
見直し方: 閾値近傍で両側の関数を推定する
理由: 離れたスコアの人では介入前の条件が大きく異なるためです。
受給の例外を無視してsharpとして報告する
見直し方: 実際の受給確率の飛びを確認して設計を選ぶ
理由: 割当ルールと受給が一致するかで推定の意味が変わるためです。
参照資料と確認箇所
- Development Research in Practice: Research design for impact evaluationWorld Bank DIME Analytics
- 参照箇所
- Regression discontinuity
- 本文との対応
- 閾値による割当の仕組みを確認し、閾値近傍の効果として解釈します。
このページの引用情報
更新履歴
- — 定義と適用条件の出典を確認し、仮想事例、判断理由、全欄の記入例を追加。未確認の歴史・普及に関する断定を整理。 既存の手順・留意点も点検し、固定的な人数・閾値や制度の一般化を調整。 入力欄の位置・型・個数を保ち、フォームの固定条件や閾値の表記を修正。