Regression modelQuasi-experimental / causal inference
合成コントロール法(SCM)
合成コントロール法は、介入前に被処置ユニットとよく似た未処置ユニットの加重組み合わせ(合成コントロール)を構築することにより、単一の被処置ユニットに対する処置または政策の因果効果を推定する。介入後の被処置ユニットとその合成対応物との間の乖離が、推定される処置効果である。
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出典
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
- Abadie, A., & Gardeazabal, J. (2003). The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country. American Economic Review, 93(1), 113-132. DOI: 10.1257/000282803321455188 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Synthetic Control Method for Comparative Case Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/synthetic-control-method
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- 因果影響分析因果推論↔ compare
- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ compare
- 因果推論のための操作変数(IV)法医療経済学↔ compare
- 傾向スコアマッチング研究統計↔ compare
この手法を参照する項目
ベイジアン因果影響分析 (Bayesian Causal Impact Analysis)ベイズ的反実仮想影響評価ベイジアン差分の差 (Bayesian Difference-in-Differences)ベイズ合成コントロール法因果影響分析反実仮想による影響評価(CIE)教育研究における反事実的影響評価教育研究における差分の差分法動的差分の差分法動的合成コントロール法異質的処置効果因果影響分析異質的処置効果差の差 (HTE-DiD)異質的処置効果合成コントロール法教育研究における介入時系列分析機械学習拡張因果影響分析機械学習拡張型因果影響評価機械学習拡張差分-イン-差分(ML-DiD)機械学習拡張中断時系列分析機械学習拡張プラセボテスト機械学習拡張合成コントロール法複数期間因果影響分析Multi-period Difference-in-Differences (Staggered DiD)複数期間合成コントロール法パネルデータ因果影響分析パネルデータ差分の差分法(Panel DiD / TWFE)パネルデータ中断時系列分析パネルデータ操作変数テスト(Panel Data Placebo Test)パネルデータ合成制御法パネルイベントスタディ教育研究におけるプラセボテストポリシー評価因果影響分析CEMによる政策評価政策評価における反事実インパクト評価(CIE)政策評価における差の差分析政策評価におけるエントロピーバランシング政策評価のための介入時系列分析ポリシー評価のためのプラセボテストロバスト因果影響分析頑健な合成コントロール法空間因果影響分析空間的反事実影響評価(SCIE)空間的合成コントロール法