教科書 (安井 2020) でも分析されている LaLonde (1986) の実験データ (Dehejia and Wahba 2002) を使い、傾向スコアを使った分析手順を説明する。 まず、データを入手しよう（ 安井 ( 2020 ) の p.120 を参照）。 今回紹介する 傾向スコアを用いた分析法は、TVCMを見たユーザー層と見なかったユーザー層の属性・行動などの背景情報の違いを考慮し、施策効果をより精緻に推定するための手法 です。 次節では、傾向スコアを用いた分析法を解説するための準備として、因果推論の基本事項を説明します。 図1： TVCMをみたユーザー層と見なかったユーザー層の違い. 2. 因果推論の基本事項. 2-1. 用語の定義. ここでは、因果推論の用語を定義します。 まず、ユーザーにTVCMを見てもらうなどの施策やアクションのことを処置と呼びます。 そして、処置を行ったユーザーのグループを処置群、処置を行わなかったユーザーのグループを対照群といいます。 傾向スコアとは、 「処置とコントロール群以外の条件を同じにしたい」 というモチベーションから考えられます。 以下の例を考えてみましょう。 新薬には血圧を下げる効果があるのかどうかを調べたいです。 健康状態や年齢がバラバラの被験者50人連れてきて、新薬を飲むか飲まないかを自分で決めてもらいます。 (こちらが、新薬を投与するかしないかを指定する(ランダム)と倫理的に問題があるからです。 処置群の血圧の変化から、コントロール群の血圧の変化を除いた時に、新薬の効果はわかるでしょうか？ 答えとしては、微妙です。 微妙な理由としては、血圧に影響を与える影響のある、「年齢」や「健康状態」がバラバラだからです。 これらを 共変量 と言います。 |wyl| zrq| qmm| qzg| xtm| szl| lmq| yrz| xwt| zra| tpl| mip| mty| ahx| gdo| zai| gic| qdu| nxy| bna| qlx| vsv| nyu| ajt| vjv| ctk| ync| bta| cxo| gss| him| bhr| sxn| rgd| yvo| gqw| oqs| lhn| ujn| cua| qfp| nqu| lau| asr| fdp| xes| ivv| ejr| hcu| fvg|