Regression modelQuasi-experimental / causal inference
이질적 처리 효과 반사실적 영향 평가
이질적 처리 효과 반사실적 영향 평가(HTE-CIE)는 정책 또는 개입의 인과 효과가 사전 처리 특성에 의해 정의된 하위 그룹 간에 어떻게 달라지는지를 추정함으로써 표준 반사실적 영향 평가를 확장합니다. 단일 평균 처리 효과를 보고하는 대신, 공변량 공간 전반에 걸친 조건부 평균 처리 효과(CATE)를 매핑하여 개입으로부터 누가 가장 많이 또는 가장 적게 혜택을 받는지 보여줍니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-counterfactual-impact-evaluation
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- 반사실적 영향 평가 (CIE)인과추론↔ 비교
- 이질적 처리 효과 이중차분 (HTE-DiD)인과추론↔ 비교
- Marginal Structural Model (MSM)인과추론↔ 비교
- 성향 점수 매칭연구 통계↔ 비교
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