因果効果を識別する実行可能な研究デザインの探索と推定法の開発
| Project/Area Number |
23K24809
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| Project/Area Number (Other) |
22H03552 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,510,000 (Direct Cost: ¥12,700,000、Indirect Cost: ¥3,810,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
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| Keywords | 因果効果 / ベイズ / 潜在変数 / 操作変数 / ノンコンプライアンス / 階層データ / 適応的デザイン / ベイズ推定 / 不完全データ / 政策効果 / 識別性 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は通常では因果効果の識別ができないが応用研究でしばしば生じるデータ状況において、どのようなデザインや補助情報が存在する場合に因果効果の推定が可能になるかの識別条件の探索、および効率的な推定量の開発、関連分野の応用を行う。具体的には「アウトカム」「介入対象ラベル」「介入とアウトカムに関連する共変量」「実際の介入遵守のラベル」などが同時ではなく、複数のデータソースから部分的にしか得られない状況での因果効果や因果効果の異質性の推定を行う。またこれらの方法論の開発と同時にマーケティング・医学・教育学での応用研究を行い提案した枠組みと方法論の妥当性、応用可能性を示す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
２０２３年度は方法論の開発においては①介入ラベルと結果が同一の対象から得られない、いわゆるseparate labal状況における因果効果推定、特にノンコンプライアンスが生じている状況での推定法とその漸近的な性質、およびその数値シミュレーション、②因果媒介分析における直接効果が存在するかどうかの検定法とその漸近的な性質、およびその数値シミュレーション、③ノンコンプライアンス状況での因果効果の識別のための新しい実験デザインとそこでの推定法とその漸近的な性質、およびその数値シミュレーション、を実施した。
また、応用研究としては大規模オルタナティブデータと政府統計データおよびファイナンスデータのデータ融合についての研究を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度は新しい研究デザインについての予想外の方法の開発が行うことができ、多くの理論的成果を挙げた。
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| Strategy for Future Research Activity |
２０２３年度の成果をもとに方法論についての研究を加速させる。
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Report
(2 results)
Research Products
(12 results)
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[Presentation] インセンティブとの組み合わせを前提としたナッジ効果測定のための実験設計方法2023
Author(s)
酒井亮勢, 落合桂一, 井手崇博, 大滝亨, 山田曉, 鈴木喬, 佐藤弘之, 川上博, 矢野達也, 大川博生, 和久井圭祐, 白井拓也, 荒川豊, 星野崇宏
Organizer
情報処理学会IoT行動変容学（BTI）研究グループ第3回研究会
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