本次專欄中，我將介紹斷點迴歸設計(Regression Discontinuity Design，RDD) 對應的 考題解析。若對於特定點的左右，給予不一樣的實驗處理，則可利用其結果的差異作為實驗處理的影響。這個概念與之前專欄介紹過的自然實驗相同，我們以 111 台大財金甲丙的考題作為範例：

以下我們針對每一個選項一一解析：

(A)第一個圖可以發現 1500g 以下嬰兒在醫院的天數確實比 1500g 以上的嬰兒更多，因此 (A) 選項正確。

(B)第二個圖中，研究者對於出生體重在 1500g 以下與 1500g 以上的負斜率之間的差異有興趣，即為是否提供額外照護的影響，因此 (B) 選項正確。

(C)第三個圖中，出生體重接近 1500g 的群體中，低於 1500g 的數學成績確實比高於 1500g 的群體，因此 (C) 選項正確。

(D)由於出生體重在接近 1500g 的範圍中，超過 1500g 無法接收到額外照護但是低於 1500g 可以，因此是否可以接受額外照護是一個自然實驗，因此可作為因果推論的依據，因此 (D) 選項正確。

(E)若不將 1500g 作為截斷，將兩組資料混合之後可能會得到一條負斜率的直線，如下圖所示，因此 (E) 選項錯誤。