인과추론 (10) 썸네일형 리스트형 실험군에 대한 평균 처치 효과(ATE, Average Treatment Effect) 실험군에 대한 평균 처치 효과(ATE, Average Treatment Effect)는 처치(또는 처리, 인터벤션)를 받은 집단(실험군)과 받지 않은 집단(대조군) 간의 결과 차이의 평균을 나타냅니다. ATE를 통해, 특정 처치가 전체 대상 집단에 미치는 평균적인 영향을 측정할 수 있습니다. ATE의 정의 실험군에 대한 평균 처치 효과(ATE)는 다음과 같이 정의됩니다. $$ \text{ATE} = E[Y(1) - Y(0)] $$ 여기서, \(E[\cdot]\)는 기대값을 의미하며, \(Y(1)\)은 개인이 처치를 받았을 때의 잠재적 결과, \(Y(0)\)은 개인이 처치를 받지 않았을 때의 잠재적 결과를 나타냅니다. 간단히 말해, ATE는 처치를 받았을 경우와 받지 않았을 경우의 결과 차이의 평균을 의미.. 상호간섭없음 가정과 위배 상호간섭없음(No Interference) 가정은 각 개인의 잠재적 결과가 다른 개인이 받는 처치에 의해 영향을 받지 않는다는 가정입니다. 이는 개별적 처치의 효과를 평가할 때 일반적으로 사용되는 중요한 원칙입니다. 쉽게 말해, 한 사람이 받는 처치가 다른 사람의 결과에 영향을 미치지 않아야 한다는 것입니다. 상호간섭없음 가정 이 가정의 핵심은 인과관계 연구에서 개인의 결과가 오로지 그 개인에게 적용된 처치에만 의존한다는 것입니다. 다른 사람이 받는 처치는 무관하다고 보는 것이죠. 예를 들어, 두 학생 A와 B가 있고, A만 과외를 받았다고 할 때, A의 성적 향상은 오직 A가 받은 과외 때문이며, B의 성적이나 B가 받는 다른 어떤 형태의 지원과는 무관하다고 가정하는 것입니다. 상호간섭없음 가정의 위배.. 일치성 가정(Assumption of Consistency)과 위배 일치성(Assumption of Consistency) 일치성 가정은 어떤 개인에게 적용된 처치의 결과가 해당 개인의 잠재적 결과와 일치한다는 것을 의미합니다. 즉, 개인이 받은 처치가 실제로 그 개인에게 관찰된 결과를 초래했으며, 이 결과는 처치 자체와 그 처치가 적용된 방식에만 의존한다는 가정입니다. 이 가정 없이는, 처치가 실제로 관찰된 결과를 초래했는지에 대한 확실성을 갖기 어렵습니다. 일치성 가정의 위배 일치성 가정이 위배되는 상황은 주로 처치의 구현이 개인마다 또는 상황마다 다를 때 발생합니다. 예를 들어, 두 그룹에 같은 약물을 투여한다고 가정해봅시다. 하지만 한 그룹은 약을 아침에 공복에, 다른 그룹은 저녁에 식후에 복용한다면, 약물의 효과가 이러한 차이에 영향을 받을 수 있습니다. 이 경.. 잠재적 결과(Potential Outcomes) 잠재적 결과(Potential Outcomes) 개념은 특정 처치나 개입이 개체에 미치는 효과를 이해하고 분석하는 데 사용됩니다. 이를 통해, 우리는 어떤 개입이 실제로 어떤 결과를 초래하는지, 그리고 그 개입이 없었다면 어떤 결과가 나타났을지를 추정할 수 있습니다. 잠재적 결과 잠재적 결과는 특정 개입이나 처치가 주어졌을 때 관찰될 수 있는 결과를 말합니다. 각 개체에 대해, 우리는 다음 두 가지 잠재적 결과를 고려합니다. 처치가 주어졌을 때의 결과 \(Y_i(1)\): 개체 \(i\)에게 특정 처치를 적용했을 때 관찰할 수 있는 결과입니다. 처치가 주어지지 않았을 때의 결과 \(Y_i(0)\): 개체 \(i\)에게 특정 처치를 적용하지 않았을 때 관찰할 수 있는 결과입니다. '사실적 결과(Factua.. 개별처치효과(Individual Treatment Effect, ITE) 인과추론에서 '개별처치효과(Individual Treatment Effect, ITE)는 특정 개인에게 특정 처치를 적용했을 때 나타나는 결과와 해당 처치를 적용하지 않았을 때 나타나는 결과 사이의 차이를 의미합니다. 즉, 같은 개인에게 '처치를 받은 경우'와 '받지 않은 경우'의 결과를 비교하는 것인데, 이는 실제로는 불가능한 상황입니다. 왜냐하면 한 개인은 동시에 두 가지 상태(처치 받음/받지 않음)를 경험할 수 없기 때문입니다.(Counterfactual Problem) 개별처치효과의 표현 개별처치효과를 수학적으로 표현하면 다음과 같습니다. $$ \text{ITE}_i = Y_i(1) - Y_i(0) $$ \( \text{ITE}_i \)는 i번째 개인의 개별처치효과입니다. \( Y_i(1) \)은.. do(.) 연산자 do(.) 연산자는 인과추론 분야에서, 특히 인과관계를 모델링하고 추론할 때 사용되는 중요한 개념입니다. 이 연산자는 주드 펄(Judea Pearl)과 그의 동료들에 의해 구조적 인과 모델(Structural Causal Model, SCM)의 맥락에서 소개되었습니다. do(.) 연산자는 인과 관계에서 변수의 값을 인위적으로 설정할 때 발생하는 효과를 나타내기 위해 사용됩니다. do(.) 연산자의 의미와 사용 do(X=x) 표현식은 "변수 (X)를 값 (x)로 인위적으로 설정할 때"를 의미합니다. 이 연산자를 사용하면, 우리는 특정 변수에 대한 인위적인 개입이 다른 변수에 미치는 인과 효과를 모델링하고 추론할 수 있습니다. do(.) 연산자의 핵심 목적은 관찰된 데이터로부터 인과 관계를 추론할 수 있게 .. 개입(Intervention) 개입(Intervention)이란 인과추론 연구에서 특정한 처치나 조치를 의도적으로 적용하는 것을 의미합니다. 연구 목적에 따라, 대상이 되는 개체나 시스템에 특정 변화를 유도하기 위해 고안된 조작이나 프로그램 의미합니다. 개입의 주 목적은 대상에 변화를 가져와 그 효과를 관찰하고, 이를 통해 원인과 결과 사이의 인과 관계를 밝히는 것입니다. 개입 연구의 중요성 개입 연구는 인과관계를 밝히는 데 매우 중요합니다. 개입을 통해 연구자는 특정 변화(원인)가 결과에 미치는 영향을 직접적으로 관찰할 수 있으며, 이를 통해 변수 간의 관계가 단순한 상관관계를 넘어서는 인과적인 관계를 가지고 있는지를 평가할 수 있습니다. 무작위 대조 실험(Randomized Controlled Trials, RCTs)과 같은 엄격.. 반사실 상황(Counterfactual Situation)과 인과추론의 근본 문제(The Fundamental Problem of Causal Inference) 반사실 상황(Counterfactual Situation)과 인과추론의 근본 문제는 인과관계를 이해하고 분석하는 과정에서 중요한 개념입니다. 이 두 가지는 인과관계 연구의 핵심 과제입니다. 반사실 상황(Counterfactuals) 반사실 상황이란, 현실에서 일어난 사건의 대안적인 시나리오를 상상하는 것을 말합니다. 즉, "만약 A가 일어나지 않았다면, B는 어떻게 되었을까?"와 같은 가상의 상황을 고려하는 것입니다. 인과관계 연구에서 반사실 상황은 특정 처치나 사건이 없었을 때의 결과를 상상함으로써 그 처치나 사건이 실제로 결과에 미친 영향을 추론하는 데 사용됩니다. 인과추론의 근본 문제(The Fundamental Problem of Causal Inference) 인과추론의 근본 문제는 우리가 동시.. 이전 1 2 다음
