인과추론

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배경 최근 매칭을 업무에 오랜만에 써보는 일이 있었다. 오랜만에 써봐서 잊고 있었는데 매칭은 은근 분석에 도움이 되어, 가끔씩이라도 쓰게 되는 일이 있는 것 같다는 생각이 들었다. 향후 다시 매칭을 써먹을 나를 위해, 그리고 매칭을 적용해보고 싶은 사람들을 위해 정리할 겸 글을 남기게 되었다. 글은 매칭의 개념, 매칭의 한계, 매칭 방법에 대한 간단한 소개, 매칭에 사용하는 코드(R 위주) 순으로 진행하려 한다.     매칭의 개념 및 목적 매칭은 간단히 말하면 Treatment 그룹(처치군 ; 처치를 받은 대상)과 Control 그룹(대조군 ; 처치를 받지 않은 대상) 간 특성이 비슷한 사람을 짝지어주는 것을 의미한다. 이러한 짝짓기가 필요한 이유는 Selection Bias(선택 편향) 때문인데, 선..
길드 콘텐츠는 게임에서 흔히 볼 수 있는 요소 중 하나이다. 특히 국내 온라인 게임에는 길드 콘텐츠가 거의 필수로 들어있는데 유저 간 협동, 경쟁이 두드러지게 드러나는 MMORPG 게임에는 기본이고, 싱글 플레이에 가까운 게임에서도 길드 콘텐츠가 포함된 경우가 많다. 길드(혈맹) 위주로 콘텐츠가 돌아가는 리니지는 물론이고, 길드원 캐릭터를 빌려오는 것 외에는 유저끼리 직접 매칭되지 않는 게임(Ex. 블루 아카이브, 가디언테일즈 등)에서도 길드 시스템을 제공하고 있다. 길드 콘텐츠를 통해 유저는 길드 구성원 간 네트워크를 맺으며 재미를 느낄 수 있다. 또한, 길드 간 경쟁 시스템을 통해 길드원끼리 결속하고 뭉치면서 끈끈해지는 재미도 느낄 수 있을 것이다. 그리고 길드원 간 네트워크를 유지하기 위해 유저가 ..
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오늘은 인과추론 분석 도구 중 하나인 RD(Regression Discontinuity ; 회귀 불연속 설계)에 대한 글을 써 보려고 한다. "회귀 불연속"이라는 단어가 다소 어려워 보이지만, 개념 자체는 가장 직관적이다. 아슬아슬하게 막차를 탄 사람과 막차를 타지 못한 사람을 비교한다면, 이 두 집단은 정말 간발의 차이밖에 나지 않을테니 둘을 비교하면 인과효과를 파악할 수 있다는 뜻이다. 조금 더 구체적으로 예시를 들면 수능 등급을 생각해볼 수 있을 것 같다. 분명 국어(라떼는 언어 영역이었지만..), 수학, 영어 모두 점수는 1점 단위이지만 등급은 1점 차이로 짤없이 갈린다. 만약 96점이 1등급 컷이었다고 하면, 95점이랑 96점은 1점이라는 미미한 차이밖에 나지 않지만, 등급 기준으로는 95점은 ..
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뜬금없이 TMI부터 털어놓으면.. 이전 시리즈의 넘버링을 잘못 붙였더랬다... 그래서 민망하긴 하지만 다시 5번(사실은 6번째) 글을 써본다. 오늘은 2SLS와 LATE에 대해 글을 쓰려고 하는데, 사실은 직전에 썼던 도구변수의 일종이다. 도구변수를 조금 더 세분화한 개념이라고 보면 좋을 것 같다! 도구변수에 대한 기본개념을 직전 글에 썼는데, 참고해서 보면 조금 도움이 될 지도??? https://blessedby-clt.tistory.com/52 인과추론 학습기 - 04. 도구변수의 기본 개념 오늘은 도구변수(Instrumental Variable, 이하 IV)에 대해 써보려고 한다. 해당 기법은 Tricky해서 잘 쓰면 정말 신박한 결과를 얻을 수 있지만 동시에 사용하기 까다로운 방법이기도 하다. ..
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오늘은 도구변수(Instrumental Variable, 이하 IV)에 대해 써보려고 한다. 해당 기법은 Tricky해서 잘 쓰면 정말 신박한 결과를 얻을 수 있지만 동시에 사용하기 까다로운 방법이기도 하다. 그렇지만 적절한 변수를 잘 찾는다면 인과추론의 내생성 문제를 해결하는데 도움이 되는 방법이라 간략히 정리해보려고 한다. 대리변수(Proxy Variable)과 어떻게 다른지 도구변수의 기본 개념이 무엇인지 사용 시 주의점이 무엇인지 의 단계로 글을 작성할 것이다. 1. 대리변수는 무엇인가? (사실 나만의 문제일 수 있지만...)도구변수가 주는 어감 때문에 대리변수와 헷갈릴 때가 있다. 마치 도구변수가 도라에몽의 도구같이 언제든 척척 꺼내쓰는 것처럼 느껴져서, 정량화하기 어려운 문제를 도구변수로 해결..
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지난번에는 매칭에 대해서 글을 썼는데, 오늘은 성향점수(Propensity Score : 이하 PS) 매칭, 역확률 가중치(Inverse Probability Weighting : 이하 ipw)에 대해 글을 써보려고 합니다. 성향점수란 무엇인가 역확률 가중치란 무엇인가 성향점수를 활용하는 매칭과 역확률가중치는 어떻게 다른가 의 이야기를 다루려고 합니다. 1. 매칭 이전 글에 다루기는 했지만 다시 간략하게 요약해보겠습니다. 매칭은 처치 집단과 통제 집단 간 공변량(Covariate)이 다를 때, 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 짝지어 매칭시키고, 매칭된 데이터끼리 결과변수를 비교하는 개념입니다. X_1과 X_2 변수를 기준으로 각 셀마다 매칭된 데이터를 확인할 수 있고, 대조군과 처치군의 결과변수 평균 차이..
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살면서 우리는 일상에서 '매칭'이라는 단어를 많이 사용합니다. 결혼정보회사에서도 등급이 비슷한 남녀를 매칭하여 소개해주고 있고, 게임에서도 비슷한 등급/점수를 가진 사람들끼리 매칭시켜서 플레이를 할 수 있게 해줍니다. 이렇게 우리는 '매칭'이라는 개념에 익숙한데, 인과추론에서 말하는 '매칭' 역시 일상적으로 사용하는 매칭과 크게 다를 것이 없습니다. 1. 매칭이란 무엇인가? 인과추론의 데이터 과학(Youtube)에서 설명을 잘 해주신 걸 가져오기는 가져오기는 했는데, 요는 성질이 비슷하지만, 처치(예. 병원 입원이 건강에 미치는 영향을 본다고 할 때, 입원 여부)에만 차이가 있는 사람들끼리 각각 '매칭'시켜 이 사람들을 비교해서 평균적으로 처치 여부에 따라 종속 변수(관심 변수)에 차이가 있는지 확인하는..
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오늘은 인과추론의 핵심요소인 선택편의(Selection bias)와 교락(Confounding)에 대해 써보려고 합니다. 거창하게 두 가지를 쓰기는 했지만, 결론부터 말하면 사실 두 가지는 용어는 달라도 비슷한 내용이라고 말할 수 있습니다. 인과추론의 두 거장, 조슈아 앵그리스트(Joshua Angrist, 2021년 노벨 경제학상 수상)와 주데아 펄(Judea Pearl, 2011년 튜링상 수상)의 표현을 각각 가져온 셈이라, 두 거장(?)의 관점에서 인과추론을 어떻게 바라보는지 위주로 정리해 볼 예정입니다. 인과추론이 어려운 이유 앵그리스트의 표현을 빌리면 '사과 vs 오렌지'를 비교하는 상황에서는 인과성을 추정할 수 없기 때문에 인과추론은 어렵습니다. 이게 무슨 소리인고 하면, "고학력자의 소득이 ..
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요즘 관심을 가장 관심을 갖고 공부하는 분야가 있다면 인과추론(Causal Inference)입니다. '인과 추론'이 어떤 개념인지는 정확히 몰라도, '인과성'에 대해서는 많이 들어보았을 것이라고 생각합니다. 통계학을 공부하다 보면 '상관관계'라는 개념이 나오고, 그 개념에는 마치 보험 특약처럼 이런 문구가 따라 붙습니다. 상관관계는 인과관계가 아닙니다. 상관관계가 높다고 해서 반드시 인과관계로 설명할 수는 없습니다. 네. 그렇습니다. 대학교에서 과제를 할 때마다 상관분석을 해놓고, 면피성으로 신나게 저 문구를 쓰던 저는 어느덧 사회인이 되고, 데이터 분석가가 되면서 다음과 같은 질문에 맞닥뜨리게 됩니다. 그래서 이렇게 했더니 효과가 있나요? 네. 하지만 이 질문에 대해서는 쉽게 답하기 어려웠습니다. 특..
오리duck
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