社会科学における回帰非連続デザインの理論と応用

回帰非連続デザインの理論からはじめ、実装上の注意点までを解説します

【内容】

観察データを用いて政策・介入・処置の因果効果を測定するときには、サンプルセレクションが問題になることがあります。

実験が可能な場合はランダム化実験によってサンプルセレクションの問題を取り除くことができますが、社会科学などの分野では経済的なコストや倫理的な問題から実験を行うことが難しいことがあります。

そのような状況でも、制度の非連続性などを利用することで因果効果を測定することができます。

このような非連続性を利用して因果効果を識別できる研究デザインは、回帰非連続デザイン(regression discontinuity design)と呼ばれています。

本セミナーでは、回帰非連続デザインの理論を解説し、実際に実証分析を行うときの注意点を紹介します。

さらに、演習としてRを用いた実データ分析を行い、回帰非連続デザインにおけるスキルを確実な修得を目指します。

マーケティング施策など、効果検証に応用するスキルを身につけ、確実にスキルアップしたい方におすすめとなっております。

また、回帰非連続デザインに関する勉強や研究をしている方にとっても非常に有益な内容となっております。

【このような方におすすめ】
  • 政策、介入、施策の因果効果を観察データを使って測定したいが、ランダム化実験が難しい状況にあり、回帰非連続デザインなどの代替的な手法に関心を持っている方
  • 実務に直結し、Rを用いたデータ分析に興味があり、回帰非連続デザインの実装方法や、実際のデータに対する応用スキルを習得したいと考えている方
  • 回帰非連続デザインの理論的背景を深く理解し、その手法を使って因果効果を識別するための方法を学びたい方
  • 実務への応用を重視しており、マーケティング施策や政策効果の検証を行っている実務者で、回帰非連続デザインを使用して効果を測定することで、より精度の高い施策評価を行いたいと考えている方
  • 回帰非連続デザインについて既に勉強しているか、研究している人で、この手法をさらに深く理解し、実際のデータを使って応用力を高めたいと考えている方

【講師】

石原 拓也(東北大学 大学院経済学研究科 准教授、株式会社Nospare Researcher)

[略歴]

東京大学大学院経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了

日本学術振興会特別研究員(DC1, PD)を経て、

現職に就任

主な研究分野は計量経済学 / 統計学など

個人HP

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