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。