데이터 분석가 도전기 데이터 분석가 도전기

책 의 '11장 관측 인과 연구'를 요약정리 및 관련 사례를 조사한 내용입니다. 무작위 대조 실험은 인과관계를 확립하기 위한 탁월한 표준이지만 때때로 그런 실험을 진행하는 것이 불가능하기도 합니다. 이런 경우, 가능한 설계 범위와 흔히 하는 실수가 어떤 것인지 이해하는 것이 유용하겠죠? 먼저 종합 대조 실험이 불가능한 경우부터 알아보겠습니다. 1. 종합 대조 실험이 불가능한 경우 '사용자가 휴대전화를 아이폰에서 삼성으로 바꾸는 것은 제품 계약에 어떤 영향을 미칠까?', '사용자들을 현재 사용하고 있는 서비스로부터 강제로 로그아웃시키면 얼마나 많은 사용자가 다시 돌아올까?'와 같은 질문들에 대한 답변을 하기 위해서는 특정 변화에 의한 인과 효과를 측정해야 하고, 이는 변화의 영향을 받는 집단과 그렇지 않은..