인과 효과 분석
인과 처리 모형 보고서의 "인과 효과 분석" 섹션은 처리 유형에 따라 내용이 다릅니다.
이항 처리
처리 변수가 두 가지 값(이항)을 가질 때 "인과 효과 분석" 섹션에는 하나의 테이블과 "처리군의 평균 처리 효과" 섹션이 포함됩니다. "인과 효과 분석" 테이블에는 다음 추정값에 대한 정보가 표시됩니다.
개입 수준 0의 잠재 결과 평균
모든 관측값이 처리를 받지 않았을 경우 예상되는 결과의 기대값입니다.
개입 수준 1의 잠재 결과 평균
모든 관측값이 처리를 받았을 경우 예상되는 결과의 기대값입니다.
ATE
평균 처리 효과입니다. 이 값은 두 잠재 결과 평균 간의 차이입니다.
"인과 효과 분석" 테이블에는 각 모수에 대한 모수 추정값(추정값), 추정값의 표준 오차(표준 오차), 95% 신뢰 하한(95% 하한), 95% 신뢰 상한(95% 상한), Z 통계량(Z), p 값(Prob>|Z|)이 제공됩니다. "팁과 해석 표시" 옵션을 선택하면 테이블 아래에 모수 추정값에 대한 간단한 해석이 표시됩니다.
"인과 효과 분석" 섹션에는 ATET(처리군의 평균 처리 효과) 테이블도 포함됩니다. 이 테이블은 "인과 효과 분석" 테이블과 동일한 행과 열을 포함하지만 마지막 행에 ATE 대신 ATET가 제공됩니다. ATET는 표본에서 처리를 받은 관측값만 사용하여 계산됩니다. 따라서 이 테이블의 값은 이전 테이블과 다를 수 있습니다. "팁과 해석 표시" 옵션을 선택하면 ATET의 해석이 ATE와 다르다는 사실을 알려 주는 메시지가 이 테이블 아래에 표시됩니다. 처리를 받은 부집단에 대해서만 관심이 있다면 ATET 결과를 검토하십시오. 자세한 내용은 인과 추정 대상 및 추정량에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
연속형 처리
처리 변수 유형이 연속형일 때 "인과 효과 분석" 섹션에는 "MSM(주변 구조 모형) 결과"와 "GPS(일반화 성향 스코어) 모형 결과"라는 두 개의 하위 섹션이 포함됩니다.
주변 구조 모형 결과
MSM 결과 섹션의 테이블은 IPWR(비율 수정이 있는 역확률 가중치법)을 사용하여 적합된 MSM에 대한 정보를 보여 줍니다. 이 테이블은 처리 변수와 처리 변수의 제곱을 예측 변수로 사용하는 선형 회귀 모형의 결과 테이블에 해당합니다. 이 테이블에는 모형의 각 계수에 대한 추정값, 표준 오차, 95% 신뢰 구간의 한계, Z 통계량, p 값이 제공됩니다. 절편 추정값은 처리 수준이 0일 때의 결과 기대값으로 해석될 수 있습니다. 두 처리 수준 간의 인과 처리 효과를 추정하려면 MSM 결과를 사용하여 처리값 x1과 x2를 다음 방정식에 대입하면 됩니다.
여기서 β1은 처리 계수 추정값이고 β2는 처리 제곱 항의 계수 추정값입니다. 제곱 항은 평균 중심화 후 계산됩니다.
일반화 성향 스코어 모형 결과
GPS 모형 섹션에는 "처리 수준별로 그룹화된 예측 잠재 결과 밀도" 그림과 "각 처리 수준의 추정 잠재 결과 평균" 테이블이 포함되어 있습니다.
"처리 수준별로 그룹화된 예측 잠재 결과 밀도" 능선 그림은 지정된 각 처리 수준에서 예측된 잠재 결과 밀도를 보여 줍니다. 세로 축의 처리 수준은 모형 정보 섹션의 처리 수준 최소값, 최대값, 증분값에 해당합니다. 이 그림에서 인과 효과를 직접 추정할 수는 없습니다. "인과 처리 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "팁과 해석 표시" 옵션을 선택하면 가로 축 아래에 이 그림에 대한 해석이 제공됩니다.
"각 처리 수준의 추정 잠재 결과 평균" 테이블의 각 행은 모형 정보 섹션에 지정된 처리 수준에 해당합니다. 각 처리 수준에 대한 평균 잠재 결과 추정값(수준 t의 잠재 결과 평균), 표준 오차(표준 오차), 95% 신뢰 구간 한계(95% 하한, 95% 상한)가 보고됩니다. GPS 모형에 해당하는 이 테이블에서 인과 효과를 추정하려면 두 처리 수준을 선택한 후 잠재 결과 평균 추정값의 차이를 계산하면 됩니다.