인과 추론

본 내용은 책 'A/B 테스트- 론 코하비,다이앤 탕,야 쉬 (일명 하마책)'를 읽고 개인적으로 정리한 내용입니다. 실험의 결과는 대부분 지표로 측정한다. 지표는 어떻게 분류할까? 지표는 목표 지표 (goal metrics)와 동인 지표(driver metrics) , 가드레일 지표 (guardrail metric) 으로 크게 나눌 수 있다. 목표 지표 (goal metrics)는 성공 지표 또는 북극성 지표 등으로도 불리며, 조직이 궁극적으로 무엇을 신경쓰는지를 보여준다. 회사가 성공하면 어떤 모습일까? 에 대해 답을 하다 보면 이 지표를 정의하기 용이하며, 회사의 미션에 대부분 결부된다. 동인 지표(driver metrics)란 목표 지표보다 단기적이고 빠르게 움직이며, 더 민감한 지표인 경향이 있다..

[Session 7-1] 인과 그래프 (Causal Diagram) [Session 7-2] 인과 그래프에서의 변수 통제방법 [Session 7-3] 인과 그래프에서의 인과추론 전략 [Session 7-4] 인과 그래프의 응용 을 듣고 요약한 내용입니다. 데이터 분석을 통한 인과추론 1) 디자인 기반 접근법 - Potential Outcome Framework를 기반으로 , 기본적으로 조작(manipulation) 할 수 있는 treatment에 대해서 안과 추론을 할 수 있다는 입장 - 적절한 리서치 디자인을 통해서 인과추론에 방해가 되는 선택 편향 (selection bias)를 제거하고자 하는 접근 2) 구조 기반 접근법 (Graphical/Structure Causal model) - 인과 관계의..

[Session 3-1] 무작위 통제실험 연구사례 1: 출근시간 타켓 마케팅의 인과적 효과 [Session 3-2] 무작위 통제실험 연구사례 2: 걷기 운동 동기부여를 위한 모바일앱 인센티브 디자인 [Session 4] IT기업에서의 A/B 테스트 활용 를 듣고 저만의 방식으로 요약한 내용입니다. [Session 3-1] 무작위 통제실험 연구사례 1: 출근시간 타켓 마케팅의 인과적 효과 모바일 쿠폰에 관한 연구 사례 1) 문제 제기 모바일 쿠폰을 받았을 때 이것을 실물로 교환하는 비율 (redemption rate)이 굉장히 낮다. 쿠폰의 매체가 종이에서 모바일로 지배적으로 바뀌었지만 , 왜 이를 교환하는 비율 (redeption rate)은 2%~16%로 매우 낮을까? (MMA,2013) 2) 원인 모..

[Session 2-1] 인과추론을 위한 연구 디자인 [Session 2-2] 인과추론의 정석: 무작위 통제실험 (Randomized Controlled Trial) [Session 2-3] 실험 아닌, 실험 같은 준실험 (Quasi-Experiment) [Session 2-4] 준실험 분석도구: 이중차분법 & 회귀불연속 (Difference-in-Differences & Regression Discontinuity) 를 보고 이를 요약한 내용입니다. [Session 2-1] 인과추론을 위한 연구 디자인 지난 시간에는.. Potentioal Outcome Framework 하에서 인과 추론의 가장 큰 목표는 선택 편향 (Selection bias) 를 제거하는 것 --> 세테리스 파리부스 (Ceteris..

[Session 1-1] 인과추론의 다양한 접근법 [Session 1-2] 잠재적결과 프레임워크 (Potential Outcomes Framework) [Session 1-3] 인과적 사고방식 출처, 위의 강의를 듣고 정리한 내용입니다. [Session 1-1] 인과추론의 다양한 접근법 철학적 접근 1. 경험주의 - 데이비드 흄 - 인과는 인상/관념적인 경험의 반복이다. - 관념적인 연결고리에 불과하다. ex) (먹구름 → 비) / (무릎 쑤심 → 비?) - 칸트 - 흄이 자신에게 큰 영향을 미쳤다고 얘기함 2. 실증주의 - 관념적인 연결고리가 아닌, 과학적으로 검증하고 테스트할 수 있어야 함. 인과관계 프레임워크 : 모든 사람들이 공통적으로 인과 관계를 파악/검증할 수 있는 공통의 이해의 틀이 필요하다..