이중차분법 (Difference in Difference) 차이의 차이 이용하여 treatment effect가 존재하는지 분석하는 기법 실험집단과 통제집단 간 비교 가능하지 않은 요인(선택편향) 분해 1중 차분 : 실험 집단(&대조군 집단) 내에서 정책 시행 전후 차이를 비교 2중 차분 : 실험집단에서의 정책 시행 전후 차이와 통제집단에서의 정책 시행 전후 차이를 비교 DID값이 왜 인과추론에 효과적인가 • 1종 차분 : TA - TB는 treatment에 따른 실험군의 시간에 따른 변화를, CA - CB는 대조군의 시간에 따른 변화 • 2종 차분: TA - CA 는 treatment 이후에 실험군과 대조군의 차이를, TB-CB는 treatment 시점 이전에 실험군과 대조군의 차이를 의미 DID 깂은..

이중 차분법을 활용하기 위해서는 평행추세가정을 만족하여야 한다. 이번 포스팅에서는 평행추세를 검증하는 방법을 알아본다. 평행추세가정 평행추세가정 : 실험군과 대조군이 event가 발생하기 전에는 비슷한 흐름을 보이고 있어야 한다. 즉 ‘시간에 따라 변하는’ 선택 편향 요인은 두 집단에 유사하게 영향을 미칠 것이다. (= 실험집단과 통제집단이 시간에 따라 유사하게 변할 것이다) 물론 평행추세검증은 확인하기가 힘드나, Treatment가 발생한 이전의 흐름은 검정가능하다. 이를 검증하기 위해 도표를 그려서 확인한다. 그러나 실험군이 여러개이고, Treatment 시점이 다르다면, 이렇게 두그룹으로 나눠서 도표로 보기 힘들다. 따라서 아래의 모델을 활용하여 평행추세를 통계적으로 검증한다. 통계적 검증(Even..

잠재적 결과 관점에서 인과추론 문제 : 비교 가능한 대상 찾기 (ceteris paribus) 인과 추론을 위한 핵심 질문 (사회적 거리두기 정책의 효과) 사회적 거리두기 정책을 시행한 국가와 그렇지 않은 국가는 사회적 거리두기 정책여부를 제외한 코로나 19감염에 영향을 미칠 수 있는 모든 요인에서 비교 가능한 대상인가 (선택편향) 사회적 거리두기 정책 시행전후로 함께 발생한 다른 정책이나 외부 교란원인은 없는가 (선택편향) 사회적 거리두기 정책과 코로나19 확진자/사망자 수 사이에 역인과관계는 존재하지 않는가 (역인과관계) 인과관계에 관한 근거의 단계 회귀분석(Regression Analysis) 통제 변수들의 영향을 고려한 상관관계 분석을 도와주는 통계적인 분석 기법 인과관계를 분석하는 툴은 아님 회..