断点回归Ⅱ：稳健性检验（安慰剂检验）及stata操作

对于局部平滑假设，是指除了结果变量，所有所有其它变量在断点附近都不应该存在处理效应，也即没有出现跳跃现象(也就是控制变量不存在断点效应，也称连续性检验）。在检验方法上，我们可以利用rdplot图形直接观察，也可以将每一个协变量作为安慰剂结果变量 (placebo outcomes) ，使用断点回归方法进行检验。
对于驱动变量不受人为控制的检验，是指断点附近样本的数量应该相近，才符合随机性。如果样本个体事先知道分组原则等信息，然后通过自身选择来选择是否进入处理组，这样的内生分组将导致断点回归失效。所以我们需要检验驱动变量（assignment variable/running variable/forcing variable）是否被操纵。最直接的方法是绘制配置变量的直方图，观察频数在不同bin中的变化。由于bin的宽度要尽量小，这样来看，绘制密度函数曲线进行检验是更好的方法。McCrary (2008) 为判断密度函数是否存在断点提供了正规的检验。