なぜ無作為化なのか：『因果推論の根本問題』とその解法 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ

こんにちは。林岳彦です。はてなジョシュ（バーネット）です。今回から「はてなブログ」へ引っ越しました。今後とも引きつづきよろしくお願いします。 さて。 前回までの記事では、実験データではない調査観察データを用いた因果効果の推定における注意すべきバイアスの類型について書いてきました。 ここでなぜわざわざ「実験データではない」という但し書きをつけているのかというと、適切なデザインに基づき行われた実験（もしくは介入を伴う調査）からのデータは、処理・条件の違いによる結果の差を素直に「因果効果」とみなして解釈できるので、余り細かいことを考えなくても大丈夫だからです*1。 はい。 では、そもそも、なぜそのような実験では「結果の差を素直に因果効果とみなせる」のでしょうか？ 今回は、その背景となるロジックについて書いていきたいと思います。 （すみません今回もものすごく長いです。。。） まずは「因果効果」を定

[takehiko-i-hayashi]

潜在反応モデルを文章で説明するのはなかなか難しい（どう書いても煩雑になる気がする）

[counterfactual]

counterfactualのため

[Hash]

わかりやすい

[rishida]

2013-11-21 なぜ無作為化なのか：『因果推論の根本問題』とその解法 こんにちは。林岳彦です。はてなジョシュ・バーネットです。今回から「はてなブログ」へ引っ越しました。今後とも引きつづきよろしくお願いします。