[Review] 실험/준실험 접근법의 한계

본 글은 Korea Summer Workshop on Causal Inference 2023의 내용을 주관적으로 정리한 글입니다. 추가적인 설명이 필요한 분들을 위해 원래 영상 링크를 같이 첨부합니다.

• 링크: [Week 2-4] 실험/준실험 접근법의 한계

Week 2. Limitations of RCT

• 한계점 1. 특별한 타입의 treatment의 causal effectaks 추론 가능하다.
  • Counterfactual Consistency의 관점에서 “Potential Outcome = Observed Outcome”을 만족하는 등 “충분히 잘 정의된” treatment에 대해서만 의미있는 인과효과를 추론할 수 있음.
• 한계점 2. 일반화 또는 다른 세팅의 실험으로의 확장이 어렵다.

    graph LR
    Population((Population)) --Random Selection--> Sample((Sample))
    Sample((Sample)) --Random Assignment--> Groups((Groups))
  

  • Internal validity (참고)
    • 해당 실험, 연구가 얼마나 잘 세팅되었는지, 구조적으로 타당한지
    • 예. Random assignment
  • External validity
    • 다른 세팅의 연구나 일반화하여 적용하기에 타당한지
    • 예. Random Selection
  • 예시. 중국 텔레마케터를 대상으로 재택근무 효과(; 생산성)에 대한 연구.
    • ‘미국’에도 적용 가능할까?
    • ‘개발자’에게도 적용 가능할까?
      $\Rightarrow$ (바로) 일반화할 수 없음.
• Random Selection이나 Representative sample 없이 External validity를 확보할 수 있는 방법 있음.
  • Meta 분석
  • Observational 연구
  • Transportability 이론