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Summary

GWに効果検証入門を読んでとても勉強になったので、その感想などを話しました。

GWに効果検証入門を読んでいた

  • @yaginuuunがGWに効果検証入門を読んでいた
  • GWに同じく読んでいる人多かった（TL上で多く観測された）
  • @yaginuuunはnekoumeiさんの実装を参考にしつつPythonで実装
  • Rを始めるきっかけになりそう

本について

  • 2020/1/18に発売。
  • 著者はサイバーエージェントの方。安井さん
  • 因果推論には大きく二つの流派があるらしい（どっちも僕は詳しくないので、本から引用）
    • Donald Rubin：因果を欠損の問題として捉える
    • Judea Pearl：ベイジアンネットワークと呼ばれる手法を出発点にした
  • 効果検証を行うにはRCTが理想（Randomized Controlled Trial）
  • しかし、RCTが実施できないタイミングや見かけ上RCTに見えていても実際はそうではないことなどが多い
    • RCTが実施できないタイミング：政策など
    • ロヤリティの高いユーザーへのクーポン配信など（セレクションバイアス）
  • そのようなタイミングでどのように効果検証を行えば良いか → 因果推論的手法
    • 回帰分析
    • 傾向スコア
      • マッチング
      • IPW
    • 差の差分析
    • 回帰不連続デザイン
  • 付録でRの使い方も書いてある
  • 満腹感の高い書籍

感想など

  • 実務を意識して書かれていて、実際の実務でもありそうなケースの分析例も豊富に乗っているので業務に活用しやすい
  • 痛い指摘も散りばめられている
    • バイアスのループの話
      • バイアスのかかった分析結果→バイアスのかかった意思決定→…
    • 検定を様々な指標に適用し、上がってる指標を探す
  • よくある質問を先回りして回収してくださっている
    • 傾向スコアの精度は気にするべき？
    • 回帰分析の時に多重共線性は気にするべき？
    • 傾向スコアマッチングとIPWはどう違うのか？
    • などなど
  • R使えるようになろう

参考リンク集