レビュー：効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎

通読・写経終わったので備忘レビュー。

効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎

統計的因果推論を実務的に利用できるようまとめられた一冊でした。

私個人は、RCT・有意差検定や傾向スコアなど、断片的にしか理解しておらず、その利点・欠点なども明確に説明できない状態でした。 そんな自分にはピッタリの本でした。

読了した。RCTや傾向スコア他、統計モデルの活用方法を実務目線で大いに学べたと思います。
分析というと、機械学習・深層学習で高精度を！という風潮もありますが、個人的にはこれこそ分析！という感じです。
効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 https://t.co/MqOyHZuD5V

— koba@DataAnalyst (@h_kobayashi1125) 2020年6月30日

RCTが実現できた場合の解析例、実現できない場合のバイアスの影響や取り除くための探索的な解析例、傾向スコアマッチング・重み付き推定、介入時期前後を解析するためのDIDなど、 実務家が直面しやすい施策検証・効果検証の場面のベストプラクティスを提供してくれます。

Rに習熟していなくても、処理内容を丁寧に解説してくれているので、仮にコードの読解ができなくとも内容は理解できるようになっています。 Pythonによる書き起こしをしているユーザーの方もいらっしゃいますので、Pythonしかわからない場合はそちらも参考にするといいかもしれません。

「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita

昨今は分析というと機械学習・ディープラーニングによる推論精度あたりにフォーカスされることが多いですが、 こいうった仮説設定と探索的な因果推論、効果検証こそデータ分析の本質ではないかな、と思ったりします。