2019/05/31施策の効果を測る「傾向スコアマッチング」や「逆確率重み付け法」について、大雑把に分かりやすく解説します。因果推論という分野の基本的な手法です。・全部で30人会員がいるジム・15人にクーポンを配ったという状況を考えます。打たなかった15人の平均売上額」で計算できそうです。Effect)を測ることができます。Trial)などと言います。「平均の差」ではうまくいかない場合さらに・クーポンは男性に多めに打った・そもそも売上額は男性の方が多いとしましょう。打たなかった15人の平均売上額」で計算してはいけません。売上額が多い男性が多く含まれている「施策を打った15人の平均売上額」が高くなるのは当然なので、クーポンに効果が無かったとしても、上記の「平均の差」はプラスになるでしょう。「性別」は「施策を打つか打たないか」に影響を与えます。「性別」は「目的変数」(この場合売上額)に影響を与えます。このように「目的変数」と「施策を打つか打たないか」の両方に与える説明変数を交絡因子と言います。上の例で「性別」は交絡因子です。交絡因子があるときには、単純に「施策を打った群の平均」ー「施策を打たなかった群の平均」で施策の効果を計算してはいけません。傾向スコアマッチング傾向スコアマッチングは、交絡因子がある場合の施策の効果を算出する方法の1つです。傾向スコアマッチングでは、交絡因子の影響が等しくなるように、それぞれの群で代表者に限定して平均を比較します。先ほどの状況では、それぞれの群から男性7人女性2人を抽出して「施策を打った群の代表9人の平均」ー「施策を打たなかった群の代表9人の平均」で施策の効果を計算します。両群で男性、女性の人数が等しいので、性別の影響を排除できています。使ったデータ数が少なくなります。Score、PS)とは「施策群に割り当てられる確率」です。$0.2$と言えます。傾向スコアマッチングは「傾向スコアが等しいものどうしを代表者として抽出して」平均を比較する手法と言えます。逆確率重み付け法は、傾向スコアを用いて施策の効果を算出するもう1つの方法です。B}\dfrac{y(i)}{e(i)}\right)$となることが確認できます。傾向スコアの逆数で重みを付けて、施策効果の平均の差を見たと言えます。Weighting、IPW)と言います。