差分の差分法(Difference-in-Differences)について

概要

• 介入の前後のデータを得る
• 差分を介入されたグループとされなかったグループに分けて、そのグループの差を取る方法
• 使用例
  • eBayにて検索連動型広告のRCTを行えなかったので、DiDを行った

手法

• 前後比較
  • 同質のデータでの比較の場合、前後比較と呼ばれる方法で比較する
• 並行トレンド仮定
  • 介入しなかった場合、対照群が時系列的に同様の線を取るだろう仮定

メリット

• バイアスを取り除く必要がないので、集計済みのデータしかなくても因果推論ができる

デメリット

• 反実仮想を計算する際に、対象の固有の効果を含まれた値になってしまう
  • e.g.
    • スーパーAでのみ安売りしたがその効果を知りたく、B,C,Dとの比較を行う際、A固有の効果が入り込む

回帰分析での表現

$y = \beta_0 + \beta_1 T + \beta_2 S + \beta_3 (T \times S) + \epsilon$

• $T$; 時間を示す特徴量
• $S$; サンプルを示す特徴量
• $T \times S$; 交差させた特徴量

参考

• 差分の差分法/Wikipedia