渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「六本木で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木→渋谷駅前

統計的因果推論(1): 差分の差分法(Difference-in-Differences)をRで回してみる

世の中様々な介入効果・施策効果を検証するためのexperimentが行なわれていると思うんですが、意外とその効果検証というのは難しいものです。特にいわゆる統計的因果推論の立場から見れば、web上で接触する一般ユーザーに対する介入や施策といったものの検証を完全にランダム化比較試験(Randomized Controlled Trial: RCT)として実施するのは困難です。


この問題について統計的因果推論の観点からは様々なソリューションを与えることが可能なようです。例えば傾向スコア(Propensity Score)は最近色々なところで取り上げられていますし、バックドア基準といったものも挙げられます。で、今回はその中でも差分の差分法(Difference-in-Differences: DID)を取り上げることにします。理由は単純で「どうしてもexperimentによって何かしらの介入・施策の効果の有無を明らかにしたい」というケースで特に有用だと個人的には思われるからです。


おおまかな概要については、『差分の差分法』Wikipedia記事が分かりやすいかと思います。また「差の差法」という呼称になっていますが、不肖僕も刊行委員として参画している岩波DS第3巻の山口慎太郎先生の解説で取り上げられています。

岩波データサイエンス Vol.3

岩波データサイエンス Vol.3


具体的なやり方についてはweb上の記事に良いものがいくつかあって、例えばこちらの記事は非常に分かりやすいです。

ということで、色々勉強しながらRで回すところまでやってみようかと思います。

Disclaimer

上記のreferencesしか読んでいないので、間違っているところが沢山ある可能性があります。もし間違っているところを見つけた方は、ぜひぜひツッコミを入れてくだされば幸いですm(_ _)m

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