En estadística, econometría, ciencia política, epidemiología y otras disciplinas relacionadas, un diseño de regresión discontinua (RDD) es un diseño cuasi-experimental pretest-postest que investiga efectos causales de las intervenciones mediante la asignación de un valor de corte o umbral por encima o por debajo de los cuales una intervención es asignada. Mediante la comparación de las observaciones que se extienden estrechamente a ambos lados del umbral, es posible estimar el local de efecto del tratamiento promedio en entornos en los que la aleatorización era inviable. En primer lugar aplicada por Donald Thistlewaite y Donald T. Campbell a la evaluación de los programas de becas,[1]​ la RDD se ha convertido cada vez más popular en los últimos años.[2]​