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差分の差分法

Difference-in-Differences

さぶんのさぶんほう

施策を実施した群と実施しなかった群それぞれについて、施策の前後での変化量を求め、その差を施策の効果とみなす因果推論の手法。両群に共通する時間の経過による変化を差し引けるため、観察データから効果を推定できる。施策がなければ両群は同じ傾向で推移したはずという平行トレンドの仮定が前提となる。

#DID #因果推論 #平行トレンド

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PD-D傾向スコア

観察データで、各対象が年齢や購買履歴などの属性（共変量）から見て施策を受ける確率を、ロジスティック回帰分析などで推定した値。傾向スコアが近い対象どうしを施策の有無で比べる（マッチング）ことで、施策を受けた群と受けない群の属性の偏りを調整し、因果効果を推定する。観測されていない交絡因子の影響は調整できない。

PD-D交絡バイアス

原因と考える要因と結果の両方に影響する第3の要因（交絡因子）があるために、両者の関係が実際より強く、または弱く見えること。広告を見た人ほど購入が多くても、もともと関心の高い人ほど広告を見ていれば、広告の効果は過大に評価される。無作為化、層別、回帰分析による調整、傾向スコアなどで交絡因子の影響を取り除く。