CausalInferenceLab
Propensity Score Matching(PSM)과 Endogeneity의 관계
토론 주제 또는 질문 Propensity Score Matching(PSM)과 Endogeneity의 관계 Propensity Score Matching이 Endogeneity를 어떻게 낮출 수 있는가?
상세 내용
- PSM으로 Endogeneity를 어떻게 낮출 수 있는건가요?
- PSM말고 다른 방법론을 적용해보신게 있을까요?
참고 자료 또는 링크 해당 질문은 크래프톤의 데이터 분석가 서승민님께서 인과추론 세미나에서 해주신 질문이며, 질문 공유 허락을 받고 올립니다.
(1) 매칭은 처치의 확률을 모델링하는 작업이며, 매칭을 통해 처치그룹과 컨트롤 그룹을 유사하게 만들 수 있습니다 (매칭되지 않는 sample을 discard하는 것). 따라서, PSM이라는 작업을 통해 Endogeneity을 일으키는 편향의 종류인 Selection bias를 비교 가능의 관점에서 어느정도 제거할 수 있습니다.
첫 번째 질문에 답을 정리하면, 처치의 확률을 모델링하여 유사한 두 그룹을 매칭시켜주어, Selection bias를 제어합니다. 따라서, Endogeneity가 발생하지 않도록 어느정도 통제할 수 있는겁니다.
(2) 2.1 데이터의 상황이 되신다면 다른 매칭 방법인 CEM을 활용, Look-ahead matching을 활용하여 매칭의 결과를 보완할 수 있습니다. 2.2 PSM을 활용하는 상황에서, 처치가 랜덤이 아니라면 Unobserved Confounder에 영향도 고려해야 합니다. 따라서, 이러한 Confounder 영향을 파악하는 Sensitivity 방식이 존재합니다.
아래 방법론 참고바랍니다.
- Rosenbaum Sensitivity Bounds
2.3 마지막으로 매칭 방식은 처치 확률을 모델링 하는 것이기 때문에, 처치 확률에 영향을 미치는 변수를 적절히 선정하였는지도 디펜스에서는 중요합니다.