バイアスを取り除いた効果検証 ~傾向スコア~

この記事は「Wantedly 新卒 Advent Calendar 2021」の20日目の記事です。 今回はセレクションバイアスがある状況下での分析を傾向スコアを用いて行う話をしたいと思います。ちょっと数学チックな理論よりのお話です。この話は「効果検証入門 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎」を読んで得た学びをアウトプットした結果です。 前回の復習 前回の自分の番で「俺たちのメールは本当に効果があったのか」という強いタイトルのもと、セレクションバイアスとは何なのかを説明しました。 セレクションバイアスはあらゆるビジネス施策で入ってくる可能性があります。その中で如何にバイアスの影響を小さくするのかは効果を分析するときに重要になります。前回の記事ではRCT(Randomized Control Trial)によってセレクションバイアスを理論上0にできると説明しました。しかし、毎回その

[sh19910711]

2021 / "傾向スコアを用いた分析は回帰分析を少しゆるくしたような分析 / 介入に対して独立な状態を共変量というベクトルから傾向スコアというスカラー値にすることで状態の表現能力を抑え ~ "