[데이터 분석과 비판적 사고]을 읽고- 무작위 실험
무작위 실험
- 조치를 무작위로 적용하면 인과관계를 편향 없이 추정할 수 있다.
- 통계적 추론과 가설 검정에 쓰는 모든 도구는 실험 환경에서 진짜 효과와 잡음을 구별하도록 작동한다.
- 무작위 실험을 하더라도 수많은 복잡함이 발생하므로 계획을 잘 세워야 한다.
- 실험 대상이 실험 설계에 따른 할당(배치)에 따르지 않을 때는 무작위 할당(무선 할당,무선 배치)에 기반해서
비교해야 한다.- 연구자가 이상적인 실험을 구축하지 못하더라도 ,
연구 목적으로 의도하지 않았던 무작위 조치가 일어난 사례를 발견하기도 한다.
=> 이런 '자연 발생적 실험'은 종종 중요한 인과관계 물음에 답할 유익하고 운 좋은 기회를 준다.
교란 변수 통제만으로는 인과관계를 편향 없이 추정하기가 기본적으로 불가능하다.
=> 이를 보완하기 위해 '연구 설계'방법이 있다.연구 설계로 인과관계를 파악하기에는 기발함과 창의성이 요구된다.
무작위 실험이 대단한 이유는 조치를 무작위로 적용하면
교란 변수가 사라지기 때문이다.
=> 그래서 추정 편향을 없앨 수 있다.이탈
- 실험 참가자가 조치 할당 후 실험에서 빠지기도 한다.
=> 이러한이탈은 불응과는 다른 고려 사항이다.불응은 조치를 받으리라 예상했지만 받지 않은 사람과 관련 있다. (적어도 이런 비순응자는 관찰한 결과를 얻는다) 이탈 (실험에서 빠진 사람)의 결과는 관찰조차 못한다.이탈이 불가피하다면 분석가는 어떻게 해야 할까? 실험의 조치가 이탈 비율에 영향을 미쳤는지 검사한다. =>실제로 영향을 미쳤다면 더이상 제대로 된 비교가 아니라고 봐야 한다. =>표본에 남은 조치 대상과 미조치 대상이 결과와 관련된 다른 공변인에 이써엇 체계적으로 차이가 나는지도 알게된다.> 조치가 참가자의 이탈에 관여한다고 볼 충분한 이유가 있다면? => 실험 결과를 포기해야 할까? => 분석가가 이탈에 관한 어떤 가정을 할 필요도 없는 최후의 보루가 있다. =>이탈로 발생하는 편향의 정도를 제한 할 수 있다.간섭
- 간섭은 한 대상의 조치 대상의 결과에 영향을 미칠 때 발생한다.
신중한 분석가는 간섭을 어떻게 처리할까? 연구자들은 파급 효과를 추정하려는 목적으로 연구를 설계하기도 한다. 신중한 분석가는 간섭을 예상하고 그 가능성을 낮출 방법을 써서 연구를 설계해야 한다. => 바로 이때문에 '사전 연구' 등을 수행한다.자연 실험
- 실험을 수행해서 개입하지 않더라도 주변 세상이
무작위 실험과 비슷한 상황을 만들어 주는 경우도 있다.
=>자연 실험
- 자연 실험은 거의 모두 얼마간 불응이 일어난다.
=> 이런 상황에서는 대체로조치 의도 효과를 추정하거나
도구 변수 접근법을 취해서 순응자 평균 조치 효과를 추정한다.도구 변수 접근법을 취할 때 고려해야 할 사항 - 자연적인 무작위 할당이 있으면 외생성 측면에서 확신 가져도 좋다. - 배제 제약 문제에도 세심하게 주의를 기울여야 한다.
