Background: This article explores the performance of regression discontinuity (RD) designs for measuring program impacts using a synthetic within-study comparison design. We generate synthetic RD data sets from experimental data sets from two recent evaluations of educational interventions—the Educational Technology Study and the Teach for America Study—and compare the RD impact estimates to the experimental estimates of the same intervention. Objectives: This article examines the performance of the RD estimator with the design is well implemented and also examines the extent of bias introduced by manipulation of the assignment variable in an RD design. Research design: We simulate RD analysis files by selectively dropping observations from the original experimental data files. We then compare impact estimates based on this RD design with those from the original experimental study. Finally, we simulate a situation in which some students manipulate the value of the assignment variable to receive treatment and compare RD estimates with and without manipulation. Results and conclusion: RD and experimental estimators produce impact estimates that are not significantly different from one another and have a similar magnitude, on average. Manipulation of the assignment variable can substantially influence RD impact estimates, particularly if manipulation is related to the outcome and occurs close to the assignment variable’s cutoff value.

中文翻译：

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RD与否RD：使用实验研究来评估回归不连续性方法的性能。

背景：本文探讨了使用综合性研究内部比较设计来测量程序影响的回归不连续（RD）设计的性能。我们从最近两次对教育干预措施的评估（教育技术研究和美国教学研究）的实验数据集中生成了综合的RD数据集，并将RD影响估计值与同一干预措施的实验估计值进行了比较。目标：本文在设计良好实施的情况下检查了RD估计器的性能，还检查了在RD设计中通过操纵分配变量引入的偏差程度。研究设计：我们通过有选择地删除原始实验数据文件中的观察值来模拟RD分析文件。然后，我们将基于此RD设计的影响估算与原始实验研究的影响估算进行比较。最后，我们模拟了一种情况，其中一些学生操纵赋值变量的值来接受治疗，并比较有无操纵的RD估计值。结果与结论：RD和实验估计量得出的影响估计值彼此之间没有显着差异，并且平均程度相似。分配变量的操作可能会显着影响RD影响估计，尤其是如果操作与结果相关并且在分配变量的临界值附近发生的话。我们模拟了一种情况，其中一些学生操纵赋值变量的值来接受治疗，并比较有无操纵的RD估计值。结果与结论：RD和实验估计量得出的影响估计值彼此之间没有显着差异，并且平均程度相似。分配变量的操作可能会显着影响RD影响估计，尤其是如果操作与结果相关并且在分配变量的临界值附近发生的话。我们模拟了一种情况，其中一些学生操纵赋值变量的值来接受治疗，并比较有无操纵的RD估计值。结果与结论：RD和实验估计量得出的影响估计值彼此之间没有显着差异，并且平均程度相似。分配变量的操作可能会显着影响RD影响估计，尤其是如果操作与结果相关并且在分配变量的临界值附近发生的话。