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$e(X_i) = P[Z_i=1|X_i]$ : 공변량 $X_i$가 주어진 경우, 대상자가 시험군에 속할 조건부 확률
e(X_i) = P[Z_i=1|X_i]
X_i
실험이 아닌 '관찰' 상황에서도 인과추론을 필요로 하기 때문이다. 또한, 무작위 배정이 이루어지지 않은 시험군과 대조군으로 이루어진 연구에도 적용 가능하다.
시험군에 속할 확률을 계산하기 위하여 binary 분류분석 방법론을 사용할 수 있으며, 일반적으로 로지스틱 회귀분석이 활용된다.
1) Consistency Assumption: $Y_i = Z_iY_i(1) + (1-Z_i)Y_i(0)$ 2) No Unmeasured Confounders ${Y_i(1),Y_i(0)} \perp Z_i|X_i$ 3) Positivity: $P(Z=z|X=x)>0 for all (z,x)$ 4) SUTVA: Stable Unit Treatment Value Assumption
Y_i = Z_iY_i(1) + (1-Z_i)Y_i(0)
{Y_i(1),Y_i(0)} \perp Z_i|X_i
P(Z=z|X=x)>0 for all (z,x)
성향점수는 공변량의 균형을 보존하는 방법론으로 알려져있다. 공변량의 균형을 보존한다는 것이 어떤 의미이며, 그것이 어떤 가치를 가지는지를 이해하기 위한 예시이다.
PSM 활용 예시
IPTW 활용 예시
참고 자료 또는 링크
저번 저의 질문: propensity score나 ipw나 같은 목표를 위한 다른 방법이라면, 실무에서 사용하실 때는 여러 방법 다 써보고 가장 결과가 좋은 방법을 선택하는 식으로 하나요? 마치 성능이 좋은지나 문제에 적절한 방법인지 보고 모델 선택하듯이 선택하나요?
성향점수
1. Overview
1-1. What: 성향점수의 정의
$
e(X_i) = P[Z_i=1|X_i]
$ : 공변량 $X_i
$가 주어진 경우, 대상자가 시험군에 속할 조건부 확률1-2. Why: 왜 성향점수를 활용하는가
실험이 아닌 '관찰' 상황에서도 인과추론을 필요로 하기 때문이다. 또한, 무작위 배정이 이루어지지 않은 시험군과 대조군으로 이루어진 연구에도 적용 가능하다.
1-3. How: 어떻게 성향점수를 계산하는가
시험군에 속할 확률을 계산하기 위하여 binary 분류분석 방법론을 사용할 수 있으며, 일반적으로 로지스틱 회귀분석이 활용된다.
2. 성향점수에 필요한 가정 4가지
1) Consistency Assumption: $
Y_i = Z_iY_i(1) + (1-Z_i)Y_i(0)
$ 2) No Unmeasured Confounders ${Y_i(1),Y_i(0)} \perp Z_i|X_i
$ 3) Positivity: $P(Z=z|X=x)>0 for all (z,x)
$ 4) SUTVA: Stable Unit Treatment Value Assumption3. 시뮬레이션 데이터
성향점수는 공변량의 균형을 보존하는 방법론으로 알려져있다. 공변량의 균형을 보존한다는 것이 어떤 의미이며, 그것이 어떤 가치를 가지는지를 이해하기 위한 예시이다.
4. 성향점수를 활용한 ATE 추정
5. 성향점수 활용 심화
5-1. 이중 강건 추정 (Doubly Robust Estimation)
5-2. 연속형 처치
6. 성향점수 활용 사례
6-1. 군중밀집정도가 모바일 광고에 미치는 영향
PSM 활용 예시
![PropensityScore_4](https://github.com/CausalInferenceLab/causal-inference-practice/assets/18100291/a759d08b-c078-4e77-ab45-41c6847459f1)
6-2. 블린사이토 2상 실험 추가 검증
IPTW 활용 예시![PropensityScore_5](https://github.com/CausalInferenceLab/causal-inference-practice/assets/18100291/11bdb261-683e-4653-86e8-7f5a210c6a27)
참고 자료 또는 링크