Regression modelQuasi-experimental / causal inference
複数期間反実仮想インパクト評価
複数期間反実仮想インパクト評価（CIE）は、治療群が治療を受けなかった場合に複数期間にわたって何が起こったかを構築することにより、政策またはプログラムの因果効果を推定する。単一期間評価とは異なり、時間の経過とともに治療効果を追跡し、2期間比較では見逃される動的、遅延、または減衰する影響を捉える。
MethodMindで開く近日公開Apply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
動画近日公開
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
出典
- Caliendo, M., & Kopeinig, S. (2008). Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching. Journal of Economic Surveys, 22(1), 31-72. DOI: 10.1111/j.1467-6419.2007.00527.x ↗
- Lechner, M. (2010). The Estimation of Causal Effects by Difference-in-Difference Methods. Foundations and Trends in Econometrics, 4(3), 165-224. DOI: 10.1561/0800000014 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/multi-period-counterfactual-impact-evaluation
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- 反実仮想による影響評価（CIE）因果推論↔ 比較
- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ 比較
- 動的差分の差分法因果推論↔ 比較
- Marginal Structural Model (MSM)因果推論↔ 比較