効果測定のゴールデンスタンダードであるランダム化比較試験（RCT）。しかしその実行は必ずしも容易ではありません。ビッグデータとして蓄積された観察データから実験的状況を作り出し、集団的な介入効果の推定を試ろみる必要性と需要が生じます。

本動画では、このような準実験的効果測定の手法について解説します。具体的には、DID（差の差分析）、IV法（捜査変数法）、RDD（不連続回帰デザイン）の３つについて紹介します。

◆構成

• chapter-01：イントロダクション
• chapter-02：因果推論の型
• chapter-03：DID：差の差分析とは？
• chapter-04：IV法：操作変数とは？
• chapter-05：IV法：操作変数に期待される性質
• chapter-06：IV法：未観測の交絡にも対応
• chapter-07：IV法：捜査変数は見つかるのか？
• chapter-08：IV法：その活用可能性
• chapter-09：RDD：回帰不連続デザインとは？
• chapter-10：RDDと機械学習

◆参照

• IV法（医療政策学×医療経済学, 津川友介） 　
• 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 （安井翔太） 
• 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融（星野崇宏） 
• 捜査変数法（一橋大学経済研究所, 北村行伸）
• 経済セミナー（2019年8・9月号）