인과관계를 찾아서 4: 이중차분법

이중차분법(DID; Difference In Differences)은 인과관계를 탐구하는 통계적 방법론으로, 일상적인 비교에서도 유용하게 활용될 수 있다. 가상의 프로모션 사례를 통해 DID의 개념을 설명한다.

두 프로모션(A, B)의 두 시점(2018년, 2019년) 데이터를 비교할 때, 단순 비교는 각 개체의 고유 특성이나 시기별 특수성을 제대로 반영하지 못할 수 있다. DID는 이러한 교란 변수를 제거하기 위해 두 시점의 차이와 두 개체의 차이를 모두 고려하여 순수한 인과 효과를 추정한다.

즉, (2019년 A - 2019년 B)에서 (2018년 A - 2018년 B)를 빼는 방식으로, 개체별 차이와 시점별 차이를 모두 보정하여 프로모션 A의 순수한 효과를 파악하는 데 도움을 준다.