AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下に『非実験的データでも実験結果を再現できるらしい』と聞いて不安になりまして。結局、我々が使える手法って本当に使えるんでしょうか。投資対効果がないことだけは避けたいんです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日お話しするのは『実験と非実験の比較』についての長年の議論と、その後の手法的進歩の要点です。結論を先に言うと、場合によっては非実験的手法で実験に近い推定ができるんです。
これって要するに非実験的手法が実験を再現できるかどうかってこと？それとも『場合による』って話ですか。具体的に何を見れば良いのか教えてください。
良い質問です。端的に言えば『場合による』です。重要なのは三つで、(1) 交絡がないという前提がどれだけ現実的か、(2) 解析対象の特徴分布に重なり（overlap）があるか、(3) 手法のロバスト性と検証方法が整っているかです。順にわかりやすく説明していきますよ。
交絡っていうのは、要するに見えていない要因が結果に影響しているかどうか、ということですよね。うちの現場で言えば、熟練度とかやる気みたいな測れない違いがそれに当たります。
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！観測できない違いが残ると非実験的推定は偏る可能性が高いんです。そこで重要になるのが、観測可能な情報でバランスをとるための方法、と検証をちゃんと行う仕組みです。イメージは現場の『できる人同士で比較する』ようにデータを揃えることです。
重なり（overlap）というのは具体的に何を見ればいいですか。データの数が少ないときはどうすればよいのかも知りたいです。
重なりというのは、処置を受ける人と受けない人の特徴が似ている部分が十分にあるかどうかです。例えると、同じラインで同じ経験年数の作業員が処置グループと対照グループに均等にいるかを見る感じです。サンプルが少ない場合は、重なりが少なく信頼性が下がるので、データ収集の見直しか別の設計を検討する必要があるんです。
なるほど。実務で使えるかどうかを見極めるためのチェックリストが欲しいのですが、要点を3つでまとめてもらえますか。
もちろんです。要点は三つです。第一に、観測可能な共変量でバランスが取れているか確認すること。第二に、データに重なりがあるか検査すること。第三に、ロバスト性チェックと外部検証を行うこと。それで、適用可能か判断できるんです。
ありがとうございます。自分の言葉で言うと、『観測できる情報でしっかり揃えられて、比較対象に十分な重なりがあり、色々な検査をして結果がぶれなければ、非実験的手法でも実験に近い結果が得られる可能性がある』ということですね。
その通りです。素晴らしいまとめですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際に現場データで簡単な検査をしてみましょう、できるんです。
