인과 처리 모형

관측 데이터를 사용한 인과 효과 추정

인과 처리 분석법을 사용하면 관측 데이터를 활용하여 인과 효과를 추정할 수 있습니다. 인과 관계에 대한 질문은 무작위 대조 시험에서 수집된 실험 데이터를 분석하여 가장 직접적으로 답을 얻을 수 있습니다. 그러나 윤리적 이유나 실행 상의 제약으로 인해 연구원들이 관측 대상에게 특정 개입을 무작위로 할당하지 못하는 경우가 종종 있습니다.

인과 처리 분석법은 혼란 편향을 줄이기 위해 처리(X)와 결과(Y) 메커니즘을 설명하는 모형에서 얻은 인사이트를 활용하여 평균 처리 효과 추정값을 제공합니다. 이러한 모형을 사용하면 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다.

• X가 Y의 원인인지 여부

• X가 변할 때 Y에 미치는 영향

• 모든 관측값이 처리를 받지 않았을 경우(X = 0)와 처리를 받았을 경우(X = 1) 각각에서 Y의 기대값

인과 처리 분석법은 이항 또는 연속형 처리가 이항 또는 연속형 결과에 미치는 영향을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 이 분석법은 인과 가정을 평가하는 데 도움이 되는 시각화 도구도 제공합니다.

그림 14.1 양수성(Positivity) 가정 평가를 위한 성향 스코어 밀도 그림

Propensity Score Density Plot for Evaluating the Positivity Assumption

인과 처리 모형

관측 데이터를 사용한 인과 효과 추정

목차

인과 처리 분석법 개요

인과 처리 모형의 예

인과 처리 분석법 시작

반응 모형 탭

처리 모형 탭

인과 처리 보고서 창

인과 처리 보고서 옵션

모형 시작 제어판

IPW 극단 가중치 절단 임계

안정화 가중치

고급 모형

모형 보고서

분석 결과

모형 정보

인과 효과 분석

분포

인과 가정 확인

모형 적합 상세 정보

성향 스코어 매칭 요약

인과 처리 분석법의 추가 예

인과 처리 분석법에 대한 통계 상세 정보

인과 가정에 대한 통계 상세 정보

인과 추정 대상 및 추정량에 대한 통계 상세 정보

연속형 처리 방법에 대한 통계 상세 정보

결과 변수 결측값에 대한 통계 상세 정보