〔研究タスク〕６．データ分析
研究のタスク・サブタスクにおけるデータ分析の各項目について詳述していきます。
６．データ分析:
・政策効果の推定モデルの構築
・イベントスタディグラフを描く
・因果効果の推定
・結果の解釈
・潜在的な問題の評価（例：過学習、バイアス）
・他のモデルや方法との比較分析
６．データ分析:
政策効果の推定モデルの構築:
推定モデルの設計と仮説検証の計画: 理論的背景に基づき、使用するモデルの詳細な設計を行い、仮説の検証にどのように進むかを計画します。
必要な統計手法やアルゴリズムの選択: データと研究目標に最も適した統計手法やアルゴリズムを選択します。
モデルの構築を支援するツールやソフトウェアの利用: 適切なツールやソフトウェア（例：Stataなど）を使用してモデルを構築します。
イベントスタディグラフを描く:
イベントスタディグラフ用モデルの設計: 政策効果の推定モデルに従ってモデルを拡張します。TWFEの文脈で適切な重みづけによるイベントスタディグラフの議論が盛んにおこなわれています。頑張ってフォローします。
イベントスタディグラフを描く: 上記のモデルを推定し、イベントスタディグラフを描きます。アウトカムの数だけ推定しましょう。
グラフの解釈: 作成したグラフから得られた情報を解釈し、分析に活用します。
因果効果の推定:
因果効果の推定: 政策の因果効果を推定します。
推定結果の確認と検証: 推定結果が信頼できるものであるかを確認し、必要に応じて検証作業を行います。
結果の解釈:
推定結果の統計的意義の評価: 統計的に有意であることを確認します。
理論的背景に基づき結果を解釈：推定結果の解釈は理論的背景から一意に解釈されます。
推定結果の学術的意義の評価: 結果が実世界の状況にどのように適用できるかを評価します。
過学習やバイアスの可能性の検討: データの過学習やバイアスの可能性を調査します。
モデルの改善や調整の必要性の判断: 必要に応じてモデルを改善または調整します。
他のモデルや方法との比較分析:
他のモデルとの結果の比較: 同じデータセットを使用して他のモデルから得られた結果と比較します。
分析方法の適切性と有効性の評価: 使用した分析方法が問題設定に対して適切であるか、また有効であるかを評価します。
分析の信頼性と頑健性の確認: 分析結果が頑健であること、つまり様々な仮定やパラメータに対して一貫性があることを確認します。さらに、因果関係が異なるメカニズムで説明できないかを調べる。
