Propensity Score Matching(PSM)과 Endogeneity의 관계

[fenzhantw]

토론 주제 또는 질문
Propensity Score Matching(PSM)과 Endogeneity의 관계
Propensity Score Matching이 Endogeneity를 어떻게 낮출 수 있는가?

상세 내용

• PSM으로 Endogeneity를 어떻게 낮출 수 있는건가요?
• PSM말고 다른 방법론을 적용해보신게 있을까요?

참고 자료 또는 링크
해당 질문은 크래프톤의 데이터 분석가 서승민님께서 인과추론 세미나에서 해주신 질문이며, 질문 공유 허락을 받고 올립니다.

[fenzhantw]

(1)
매칭은 처치의 확률을 모델링하는 작업이며, 매칭을 통해 처치그룹과 컨트롤 그룹을 유사하게 만들 수 있습니다 (매칭되지 않는 sample을 discard하는 것). 따라서, PSM이라는 작업을 통해 Endogeneity을 일으키는 편향의 종류인 Selection bias를 비교 가능의 관점에서 어느정도 제거할 수 있습니다.

첫 번째 질문에 답을 정리하면, 처치의 확률을 모델링하여 유사한 두 그룹을 매칭시켜주어, Selection bias를 제어합니다. 따라서, Endogeneity가 발생하지 않도록 어느정도 통제할 수 있는겁니다.

(2)
2.1 데이터의 상황이 되신다면 다른 매칭 방법인 CEM을 활용, Look-ahead matching을 활용하여 매칭의 결과를 보완할 수 있습니다.
2.2 PSM을 활용하는 상황에서, 처치가 랜덤이 아니라면 Unobserved Confounder에 영향도 고려해야 합니다. 따라서, 이러한 Confounder 영향을 파악하는 Sensitivity 방식이 존재합니다.

아래 방법론 참고바랍니다.

• Rosenbaum Sensitivity Bounds

2.3 마지막으로 매칭 방식은 처치 확률을 모델링 하는 것이기 때문에, 처치 확률에 영향을 미치는 변수를 적절히 선정하였는지도 디펜스에서는 중요합니다.