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본 포스팅은 인과추론을 위한 sub sampling 기법 중 하나인 성향 점수 매칭(propensity score matching)에 대해 정리한 글입니다 :) 개요 처치가 결과에 미치는 영향을 추론(인과 추론)하기 위해서는 처치를 받은 집단(실험군)과 받지 않은 집단(대조군)을 비교해야 합니다. 그리고 반드시 처치를 제외한 다른 조건은 두 집단 간 평균적으로 동일해야 합니다. 그래야 편향 없이 처치가 결과에 미치는 영향을 추론할 수 있습니다 하지만 현실에서는 처치 자체가 특정 요인에 영향을 받으며, 특정 요인이 결과에도 영향을 미치는 경우가 많습니다. 이를 교란 요인 (교란 변수) 이라고 합니다. 이러한 경우 교란 요인이 처치 여부에 미치는 영향을 제거해야 올바른 인과 효과를 추정할 수 있습니다. 즉,..

앞의 포스팅을 읽고 오시는 것이 좋습니다 :) 인과 추론을 어렵게 하는 요소(교란 변수) 앞의 포스팅을 읽고 오시는 것이 좋습니다 :) 인과 추론이 어려운 이유 동일 조건 맞추기? 자 어떤 상황을 생각해봅시다. 회사에서 매출 증대를 위해 프로모션 상품을 개시했다고 합시다. 여기서 everyday-tech.tistory.com 앞선 포스팅에서 원인 변수와 결과 변수와의 관계(Association)은 두 가지로 나눌 수 있다고 하였습니다. Causal Association : 분석가가 알고 싶어하는 원인 변수가 결과 변수에 미치는 인과 효과 Non-Causal Association : 외부 영향을 의미 그리고 두 사건을 단순히 비교하여 얻은 상관 관계는 위의 두 가지 Association이 합쳐진 것이므로 ..