모의실험에 의한 경향점수 추정방법의 조건부처치효과 비교

• 영문명: A Comparison of three Propensity Score Methods’ Average Treatment Effect on the Treat by Simulation
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 문지영 김현철
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제35권 제4호, 555~576쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

교육학을 포함한 사회과학에서 이루어지는 비실험연구에서 처치집단과 비교집단간 처치효과의 판정에는 두 집단의 동등성이 전제되어야 하며, 이를 위해 경향점수가 활용된다. 이 연구는 로지스틱회귀모형, 일반화부스팅방법, 베이지안모형평균법의 3가지 경향점수 추정방법의 조건부처치효과 추정 정확성을 모의실험에 의해서 비교하는 것을 목적으로 한다. 모의실험에는 표본 수, 공변량 모형의 형태, 공변량 모형의 절편 등 세 가지 요인이 고려되었다. 각 조건별로 500회의 반복실험이 실시되었으며, 실험의 결과는 조건부처치효과를 추정하여 추정 오차에 대한 각 요인의 영향력은 분산분석과 사후검정이 실시되었다. 연구결과, 데이터를 반복적으로 추출하여 분석하는 기계학습방법인 일반화부스팅모형과 베이지안모형평균법은 표본의 수가 많은 경우 뿐만 아니라 표본의 수가 작은 경우에도 작은 오차의 근사한 추정 결과를 산출하는 것으로 나타났다. 또, 비선형 상황에서 선형을 가정하여 경향점수를 추정하는 경우에는 로지스틱회귀모형으로 추정한 결과에서 효과의 추정오차가 커졌다.

영문 초록

This study compared the average treatment effect on the treated(ATT) of three propensity score methods- logistic regression model, generalized boosted model, and Bayesian model– by simulation. The simulated data were generated under two sample sizes, four covariates models, and four model intercepts conditions. The results shaw that generalized boosted model and Bayesian model also provide smaller bias than logistic regression model when the sample size was small(N=200). And, generalized boosted model and Bayesian model provide small bias than logistic regression model. It was interpreted that the propensity score method which takes into account the distribution of covariates produce more adequate estimation of causal effect.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

선택편의 경향점수 인과효과 모의실험 연구 일반화부스팅모형 베이지안모형평균법 Selection Bias Propensity Score Causal Effect Simulation Study Generalized Boosted Model Bayesian Model Averaging