Regression modelQuasi-experimental / causal inference
異質的処置効果の反事実的影響評価
異質的処置効果の反事実的影響評価（HTE-CIE）は、標準的な反事実的影響評価を、処置前特性によって定義されるサブグループ間で因果効果がどのように変化するかを推定することで拡張するものである。単一の平均処置効果を報告するのではなく、共変量空間全体での条件付き平均処置効果（CATE）をマッピングし、介入から誰が最も利益を得るか、あるいは最も得られないかを明らかにする。
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出典
- Cerulli, G. (2010). Modelling and measuring the effect of public subsidies on business R&D: A critical review of the econometric literature. Economic Record, 86(274), 421-449. DOI: 10.1111/j.1475-4932.2009.00615.x ↗
- Athey, S., & Wager, S. (2019). Estimating treatment effects with causal forests: An application. Observational Studies, 5(2), 37-51. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-counterfactual-impact-evaluation
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- 反実仮想による影響評価（CIE）因果推論↔ 比較
- 異質的処置効果差の差 (HTE-DiD)因果推論↔ 比較
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- 傾向スコアマッチング研究統計↔ 比較
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