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本研究では、回帰不連続デザインと呼ばれる因果推論モデルの介入変数および共変量と呼ばれる変数が測定誤差を伴う状況のための統計的推論手法を開発した。
介入変数の測定誤差について、測定誤差が既存の推定量にバイアスをもたらすという問題を理論的に証明した。当該問題を解決するための方法として、共変量・操作変数・繰り返し観測値などの外生変数を利用した一般化モーメント法にもとづく統計手法を提案し、その漸近的な性質を導出することに成功した。
共変量の測定誤差については、測定誤差が存在したときにも、既存の推定量によりある種の平均的な因果効果を推論できるための十分条件を導出することに成功した。
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