이 책은 인과 추론의 근본 개념을 철저하고 알기 쉽게 설명하기 위해 쓰여졌다. 인과 추론의 ‘입문 중의 입문’으로 보면 좋을 것이다., 20p

‘입문 중의 입문’이라는 저자들의 말처럼, 무척 쉽게 인과 추론의 개념과 방법론을 설명한다. 광고 효과 측정이라는 한 문제를 놓고, 어떤 상황에서 어떤 방법론을 적용할 수 있는지를 예시로 보여준다. 그 방법론이란 다음과 같다.

• 랜덤화 비교 실험
• 자연 실험
• 이중차분법
• 조작 변수법
• 회귀 불연속 설계
• 매칭법
• 회귀분석

각 방법론을 적용해서 실제로 상식을 뒤집는 발견을 한 연구들도 소개하기 때문에 거기서 얻는 즐거움이랄까 생각해볼 거리도 풍부하다. 다만, 깊이 있는 설명보다는 개념을 전달하는 데 집중하는 책이라는 점을 언급해둔다.

대놓고 인과관계를 주장하지는 않으면서도 교묘하게 그런 뉘앙스를 풍기는 광고와 뉴스 기사를 쉽게 찾아볼 수 있는 세상이다. 이 책을 읽고 나면 그런 낌새가 있을 때 ‘응? 뭔가 좀 이상한데’라고 의심의 눈초리를 보낼 수 있게 될 것이다. 덕분에 쓸데없는 곳에 낭비했을 돈을 아낄 수 있을지도 모른다.

그나저나 예전부터 가졌던 질문인데, Propensity Score Matching (PSM)과 회귀분석이 결과적으로 차이가 있는지, 있다면 얼마나 있는지 궁금하다. PSM은 1) 각 대상자가 실험군에 속할 확률을 추정한 뒤 2) 실험군과 대조군에서 그 확률이 비슷한 대상을 뽑아서 매칭하고 3) 처치의 효과를 측정한다. 이 방법으로 선택 편향을 줄일 수 있을 텐데, 회귀분석도 변수를 통제함으로써 결과적으로는 거의 같은 효과를 내는 것이 아닐까 라는 의문.