不連続回帰デザイン

不連続回帰デザインの話です。

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1. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 不連続回帰デザイン 2019年1⽉9⽇（⼩寒） 第3回 Rによる実証分析
2. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 誰？
3. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 名乗るほどの者では ございません。
4. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点
5. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点 復習
6. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点 今⽇の話
7. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点
8. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 相関≠因果
9. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 擬似相関
10. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 偶然の相関
11. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 同時性
12. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 相関関係から因果関係を 導くのは難しい
13. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 トリートメント 因果関係におけるある原因のこと
14. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 個⼈レベルでトリートメント効果 を調べるのは不可能 トリートメント あり トリートメント なし
15. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 平均トリートメント効果 トリートメント なし トリートメント あり
16. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 トリートメント なし トリートメント あり 選択性バイアスが⼊ってしまう
17. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 トリートメントの状態を ランダムに決める ランダム化実験
18. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 社会科学を対象にランダム化 実験は現実的でない
19. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 トリートメント なし トリートメント あり トリートメント以外の 条件がマッチする集団を⽐較
20. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 トリートメント以外の 条件がマッチする集団を⽐較 マッチング法
21. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点
22. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点
23. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 補講授業の学習効果を調べる
24. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 前期試験 後期試験 60点未満 後期試験までの流れ 60点以上
25. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 前期試験 後期試験 補講授業 後期試験までの流れ トリートメント 効果
26. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 散布図：前期試験vs後期試験
27. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 散布図：前期試験vs後期試験 前期試験が⾼いと 後期試験も⾼い
28. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 散布図：前期試験vs後期試験 補講に参加すると 後期試験は⾼い
29. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 条件付期待値の推定 オーバーラップ しない
30. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 連続性条件 補講授業有無の各集団におけ る後期試験の期待値は前期試 験60点において連続である 補講授業への参加以外には、 前期試験60点において後期試 験が不連続になる要因がない
31. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 条件付平均トリートメント効果 ジャンプの⾼さ
32. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点
33. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 後期試験の条件付期待値が前期 試験に関して線形である場合 線形 線形
34. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 モデル式 Y i = ! a 0 +τT i + β1 T i (Z i −c) + β0 (1−T i )(Z i −c)+εi 後期試験 60点 前期試験 補講授業 ジャンプの ⾼さ
35. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析
36. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 ジャンプの ⾼さ
37. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 後期試験の条件付期待値が前期 試験に関して⾮線形である場合 ⾮線形 ⾮線形
38. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 局所回帰 定数で近似 定数で近似 ※h-近傍に値をとるようなデータのみを⽤いる
39. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 モデル式 Y i = a 0 + ! τT i +εi c − h ≤ Z i ≤ c+ h 後期試験 60点 前期試験 補講授業 ジャンプの ⾼さ バンド幅
40. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析
41. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 ジャンプの ⾼さ
42. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 c付近の傾きが⼤きいとき 傾きが ⼤きい 傾きが ⼤きい
43. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 局所線形回帰 ※h-近傍に値をとるようなデータのみを⽤いる 線形近似 線形近似
44. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 モデル式 Y i = a 01 +τT i + a 12 T i (Z i −c) + a 02 (1−T i )(Z i −c)+εi c − h ≤ Z i ≤ c+ h 後期試験 ジャンプの ⾼さ 60点 前期試験 バンド幅 補講授業
45. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析
46. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 ジャンプの ⾼さ
47. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 AGENDA n  平均トリートメント効果 n ランダム化実験 n マッチング法 n  不連続回帰デザインの背景 n  条件付平均トリートメント効果 n 条件付期待値が線形の場合 n 条件付期待値が⾮線形の場合 n  不連続回帰デザインの注意点
48. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 不連続回帰デザインの注意点 ü 強制変数の操作可能性 ü 補講授業の参加有無の偶然性 ü 結果の解釈 ü c＝60点の条件のトリートメント効果 ü バンド幅の選択 ü バンド幅を調整しながら総合的に解釈 ü トリートメントの選択可能性 ü 補講授業の参加が選択可能である場合
49. ベイズ統計からのStatistics 第３回 Rによる実証分析 Enjoy！