id 傾向スコア y A 0.8 10 B 0.7 20 C 0.5 30 D 0.2 40 id 傾向スコア y E 0.2 2 F 0.8 8 G 0.7 18 H 0.5 20 傾向スコアの同じデータ同⼠のペアを作る test ctr yの差 A F 10 – 8 = 2 B G 20 – 18 = 2 C H 30 – 20 = 10 D E 40 – 2 = 38 差の期待値 =(2 +2 +10 +38) / 4 = 13 解釈︓因果効果は13 コントロール群 / "! ※⾊々仮定は置いてます
評価 / 罠 算出された傾向スコアを⽤いて - 傾向スコアが近いテスト / コントロールデータのペアリング - 因果効果︓マッチしたペアのyの差分の平均値 id y A 0.8 10 B 0.7 20 C 0.5 30 D 0.2 40 id y E 0.2 2 F 0.8 8 G 0.7 18 H 0.5 20 test ctr y A F 10 – 8 = 2 B G 20 – 18 = 2 C H 20 – 20 = 10 D E 40 – 2 = 38 =(2 +2 +10 +38) / 4 = 13 13 (1)Standard Differenceで評価 意味︓ペアリングに⽤いられたテスト / コントロール群のデータの共変量に差がないか どの共変量を使う︖︓モデル作成の際にimportanceが⾼い共変量 * 多くの論⽂では全共変量に対してSDを算出しているが、、、 (2)テスト or コントロールのどちらかのデータが少ないとペア数が減る