데이터를 보면 두 숫자가 함께 움직일 때가 많습니다.
비싼 마우스를 쓰는 사람이 승률도 높고, 쿠폰을 받은 사람이 더 많이 구매하고, 정책을 받은 지역의 지표가 좋아질 수 있습니다. 하지만 같이 움직인다고 해서 한쪽이 다른 쪽을 바꾸었다고 바로 말할 수는 없습니다.
이 노트는 그 차이를 차근차근 따져 보는 한국어 강의노트입니다.
중심 질문은 항상 같습니다.
무엇과 무엇을 비교했는가?
그 비교를 인과 효과로 읽으려면 무엇이 비슷해야 하는가?
그래도 남는 의심은 무엇인가?
공식보다 비교를 먼저 봅니다. 방법 이름은 필요가 보인 뒤에 붙입니다. 각 장은 가능한 한 작은 숫자, 표, 짧은 코드로 비교가 어떻게 만들어지는지 보여 줍니다.
원본은 Causal Inference for The Brave and True입니다. 이 저장소의 ko/ 문서는 원문을 그대로 옮긴 번역이 아니라, 한국어 독자가 따라 읽기 쉽도록 다시 쓴 강의노트입니다.
처음 읽는다면 1장부터 순서대로 읽는 것이 좋습니다. 앞 장에서 만든 비교 감각이 뒤 장의 도구로 이어집니다.
이미 인과추론을 조금 알고 있다면 관심 있는 묶음부터 읽어도 됩니다.
- 1~3장: 인과 질문과 추정값의 불확실성
- 4~9장: 비교가 왜 망가지는지
- 10~18장: 실험 없이 비교를 만드는 방법
- 19~25장: 예측 모델을 정책과 개인별 효과로 연결하는 방법
- 26~28장: 시간 자료, synthetic control, 효과 범위
- 4장. 숨은 이유가 평균 차이에 섞이는 방식
- 5장. 선택 편향은 왜 교란요인과 다른가
- 6장. 인과 그래프는 무엇을 맞출지 정리하는 도구다
- 7장. 회귀를 조건부 비교로 읽기
- 8장. 더미 변수와 집단 비교
- 9장. 좋은 통제와 나쁜 통제
- 10장. 보이지 않는 차이가 남아 있을 때
- 11장. 쿠폰을 받았다고 모두 사는 것은 아니다
- 12장. 관측 자료에서 비교 대상을 찾는다는 것
- 13장. 처치받을 가능성으로 균형 맞추기
- 14장. 두 모델을 함께 쓰면 무엇이 나아질까
- 15장. 전후 변화만 보면 왜 부족할까
- 16장. 같은 PC방을 여러 번 보면 무엇을 뺄 수 있을까
- 17장. 비교할 PC방이 하나도 딱 맞지 않다면
- 18장. 경계선 근처에서 비교하기