Research Design (Design Based Approach)
자연적으로 그룹이 randomzie 되는 상황을 디자인하여 AB 테스트에 준하는 실험을 하는 방법
주사위 던지기같은 Exogeneous Variation으로 Treatment group과 Control group을 랜덤하게 나눔으로서 Research Design을 실현할 수 있음. 다만, Exogeneous Variation이 Outcome에 영향을 주거나 다른 Confounder가 방해하면 안됨. Outcome의 효과가 오로지 Treatment에 의한 것임을 분명히 해야 함
Design Trumps Analysis
인과추론의 퀄리티를 결정하는 것은 분석 방법, 데이터보다도 "Research Design"이다!
Causal Inference를 할 때 주의해야 할 사항
1. randomization을 가능하게 한 요소가 무엇이었고 적절했는가?
2. sample size가 적절한가?
3. Treatment assignment가 잘 되었는가?
4. 주요 변수 (Treatment variable)가 잘 측정되었는가?
5. 주요 변수가 imbalance 하지는 않는가?
'계량경제학 > 인과추론의 데이터과학' 카테고리의 다른 글
PSM에 대한 논쟁 (0) | 2024.04.04 |
---|---|
Difference-in-Difference (2) | 2024.03.17 |
행동 데이터 분석 - 인과관계 다이어그램 이해하기 (chain, fork, collider + cycle) (1) | 2024.01.07 |
행동 데이터 분석 - 교란변수 찾기, 벅슨의 역설 (1) | 2024.01.07 |
Logistic Regression - Quasi Separation problem (1) | 2023.11.25 |