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U CAN DO [1173008] · MS 2022 · 쪽지

2025-07-02 22:44:47
조회수 3,114
11

이중차분법 지문 읽기

게시글 주소: https://dev.orbi.kr/00073683117

성적 인증 https://orbi.kr/00070673396/

편의상 객관적인 사실인거처럼 서술할수도 있는데

이하 내용들은 모두 지극히 개인적인 견해임을 밝힙니다.

언어/국어에서 정답은 어디에도 없다고 생각해요.

가독성이나 칼럼 내용에서의 의견은 항상 받습니다.

반박, 지적, 질문도 항상 환영합니다.

이중차분법을 제가 어케 읽고 어케 푸는지

대강 보여드릴게용.

1문단부터 읽어봅시다.

1. 경제학에서는 증거에 근거한 정책 논의를 위해 사건의 효과를 평가해야 할 경우가 많다

>경제학에서는 사건의 효과를 평가해야함.

2. 어떤 사건의 효과를 평가한다는 것은 사건 후의 결과와 사건이 없었을 경우에 나타났을 결과를 비교하는 일이다

>사건의 효과를 평가하는 것의 정의

3. 그런데 가상의 결과는 관측할 수 없으므로 실제로는 사건을 경험한 표본들로 구성된 시행집단의 결과와, 사건을 경험 하지 않은 표본들로 구성된 비교집단의 결과를 비교하여 사건의 효과를 평가한다.

>실제로 사건의 효과를 평가하는 방법

4. 따라서 이 작업의 관건은 그 사건 외에는 결과에 차이가 날 이유가 없는 두 집단을 구성하는 일이다

>3의 관건.

5. 가령 어떤 사건이 임금에 미친 효과를 평가할 때, 그 사건이 없었다면 시행집단과 비교집단의 평균 임금이 같을 수밖에 없도록 두 집단을 구성하는 것이다

>3, 4의 예시

6. 이를 위해서는 두 집단에 표본이 임의로 배정 되도록 사건을 설계하는 실험적 방법이 이상적이다.

>3을 위한 이상적인 방법=실험적 방법

7. 그러나 사람을 표본으로 하거나 사회 문제를 다룰 때에는 이 방법을 적용할 수 없는 경우가 많다.

>6의 한계.

결국 1문단의 내용은 이러함.

1, 2

>사건 효과 평가

3, 4, 5

>실제로 사건 효과를 평가하는 법

6, 7

>실제 효과 평가를 위한 방법 중 하나인 실험적 방법과 한계.

근데 여기서 노랑과 초록은 노랑에 달려있는 설명이고,

그러한 노랑도 빨강설명하려고 들고온거라서

사건 효과 평가

ㄴ실제로 사건 효과를 평가하는 법

ㄴ실험적 방법

ㄴ한계

1문단의 정보는 머릿속에 이런 식으로 정리가 가능함.

머릿속 폴더를 펼칠 수 있을대로 펼쳐본다면

사건 효과 평가

ㄴ정의

ㄴ실제로 사건 효과를 평가하는 법

ㄴ내용

ㄴ관건

ㄴ사례

ㄴ실험적 방법

ㄴ한계

근데 폴더를 펼치는건 문제를 읽고,

상위 폴더를 떠올리며 내가 필요한 폴더만 펼치면 됨.

지문을 읽어나가는데 하위 폴더들의 상세 내용은 중요하지않음.

그러니 지문을 읽으면서 1문단에서 처리하고 정리하는 정보는

사건 효과 평가

ㄴ실제로 사건 효과를 평가하는 법

ㄴ실험적 방법

ㄴ한계

요정도로 갖고가봅시다.

1. 이중차분법은 시행집단에서 일어난 변화에서 비교집단에서 일어난 변화를 뺀 값을 사건의 효과라고 평가하는 방법이다.

>이중차분법의 정의

2. 이는 사건이 없었더라도 비교집단에서 일어난 변화와 같은 크기의 변화가 시행집단에서도 일어났을 것이라는 평행추세 가정에 근거해 사건의 효과를 평가한 것이다.

>평행 추세 가정의 정의

3. 이 가정이 충족 되면 사건 전의 상태가 평균적으로 같도록 두 집단을 구성하지 않아도 된다.

>평행 추세 가정의 효과

이것도 1문단과 동일하게,

>이중차분법

2, 3

>평행 추세 가정

평행 추세 가정도 1 때문에 나온 정보라,

2문단의 정보는

이중차분법

ㄴ평행 추세 가정

으로 정리가 가능함.

물론 이것도 펼치면

이중차분법

ㄴ정의

ㄴ평행 추세 가정

ㄴ정의

ㄴ효과

펼쳐지겠지만, 그건 문제 풀때 펼치면 됨.

이건 따로 펼쳐서 안쓸게요

그냥 이중차분법의 사례라고 정리하고 넘어가죠.

이중차분법의 사례

1. 평행추세 가정이 충족되지 않는 경우에 이중차분법을 적용하면 사건의 효과를 잘못 평가하게 된다.

>평행추세 가정이 충족되지 않았을때 이중차분법을 적용하면 잘못 평가함.

>평행추세 X → 이중차분법 에러

2. 예컨대 어떤 노동자 교육 프로그램의 고용 증가 효과를 평가할 때, 일자리가 급격히 줄어 드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 비교집단에 비해 시행 집단에서 더 큰 경우에는 평행추세 가정이 충족되지 않을 것이다.

>1의 사례

3. 그렇다고 해서 집단 간 표본의 통계적 유사성을 높이려고 사건 이전 시기의 시행집단을 비교집단으로 설정하는 것이 평행추세 가정의 충족을 보장하는 것은 아니다.

>과거 시행집단을 비교집단으로 한다고해서 평행추세 가정이 충족되는건 아님.

>잘못된 평행추세 가정

4. 예컨대 고용처럼 경기변동에 민감한 변화라면 집단 간 표본의 통계적 유사성보다 변화 발생의 동시성이 이 가정의 충족에서 더 중요할 수 있기 때문이다.

>3의 사례와 잘못된 이유 (통계적 유사성<동시성)

이것도 폴더를 만들어보면,

평행추세 X → 이중차분법 에러

ㄴ잘못된 평행추세

로 정리가 가능하고, 펼쳐보면

평행추세 X → 이중차분법 에러

ㄴ내용

ㄴ사례

ㄴ잘못된 평행추세 가정

ㄴ사례

ㄴ잘못된 이유

ㄴ통계적 유사성<동시성

1. 여러 비교집단을 구성하여 각각에 이중차분법을 적용한 평가 결과가 같음을 확인하면 평행추세 가정이 충족된다는 신뢰를 줄 수 있다

>평행추세 가정이 충족된다는 신뢰를 줄 수 있는 방법

>신뢰주는 방법

2. 또한 시행집단과 여러 특성에서 표본의 통계적 유사성이 높은 비교집단을 구성하면 평행추세 가정이 위협받을 가능성을 줄일 수 있다

>평행추세 가정이 위협받을 가능성을 줄이는 방법

>신뢰주는 방법

3. 이러한 방법들을 통해 이중차분법을 적용한 평가에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.

>신뢰도 높이는 방법

그럼 이 문단도 결국 말하고 싶은건 한가지,

신뢰도 높이기

이고,

지문이 뭔가 긴 것 같아 보이지만, 결국 내 머릿속의 폴더는

사건 효과 평가

ㄴ실제로 사건 효과를 평가하는 법

ㄴ실험적 방법

ㄴ한계

이중차분법

ㄴ평행 추세 가정

이중차분법의 사례

평행추세 X → 이중차분법 에러

ㄴ잘못된 평행추세

신뢰도 높이기

이정도 밖에 안남아요.

그리고 각 폴더에 딸리는 몇가지 키워드 정도들과 함께

머릿속에 가지고 가서

문제를 보고, 그 문제를 풀기 위한 정보가 들어있을 것 같은 폴더들을

계속 펼치고 펼치며 하위폴더들을 뒤지고,

여태 썼던 칼럼들에서 말했던 것처럼

정보들간의 관계를 이용해서 문제를 풀면 댑니다.

그게 안되는 문제들은 본인이 이해한 걸 바탕으로 풀거나

그냥 틀리면 되는거고요.

너무 길어져서 문제 푸는건 다음편에 올릴래용.

언제 나올지는 기다리는 사람이 얼마나 많냐에 따라

달라지지 안을까요 몰?루

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내이름은화자 · 1311559 · 25/07/02 22:45 · MS 2024

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U CAN DO · 1173008 · 25/07/02 22:45 · MS 2022

이렇게 긴거 쓰는건 너무 오랜만이네요. 머릿속에 있는걸 글자로 꺼내는건 너무 어려워. 더운데 다들 화이팅하세용 U CAN DO

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eternal · 1374959 · 25/07/03 00:24 · MS 2025

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