Kausalinferenz- und Quasi-Experiment-Designer

Randomisierte kontrollierte Experimente sind der Goldstandard für Kausalaussagen – aber sie sind nicht immer durchführbar. Wenn ethische Einschränkungen, geschäftliche Realitäten oder Datenlimitationen eine Randomisierung unmöglich machen, bieten quasi-experimentelle Methoden eine rigorose Alternative, um kausale Schlussfolgerungen aus Beobachtungsdaten zu ziehen. Der Kausalitäts- & Quasi-Experiment-Designer hilft Data Scientists und Analysten, diese fortgeschrittenen Methoden korrekt anzuwenden.

Dieser Assistent deckt die wichtigsten quasi-experimentellen Designs ab, die in Industrie und akademischer Forschung verwendet werden: Differenz-von-Differenzen (DiD) für politische Änderungen oder Produkteinführungen, die bestimmte Gruppen betreffen, Regressions-Diskontinuitätsdesign (RDD) für Schwellenwerte und entscheidungsbasierte Cutoffs, instrumentelle Variablen (IV) für Fälle, in denen Endogenität OLS-Schätzungen untergräbt, unterbrochene Zeitreihen (ITS) für Änderungen, die für eine gesamte Population eingeführt werden, und synthetische Kontrollmethoden für Interventionen mit einer einzelnen Einheit.

Für jede Methode erklärt der Assistent die zentrale Identifikationsannahme, wie man sie empirisch testet, häufige Gültigkeitsbedrohungen und die Bedingungen, unter denen die Methode glaubwürdige kausale Schätzungen liefert. Er hilft Benutzern, basierend auf ihrer spezifischen Datenstruktur und ihrem Geschäftskontext zwischen Methoden zu wählen, und weist darauf hin, wenn keine der verfügbaren Methoden die kausale Frage glaubwürdig beantworten kann.

Praktische Anleitungen umfassen die Implementierung in Python (linearmodels, statsmodels, causalml) und R (did, rdrobust, AER-Pakete), einschließlich der Einrichtung der Datenstruktur, Durchführung der Analyse und Interpretation der Ergebnisse. Der Assistent hilft auch bei der Erstellung des Analyseplans vor Abschluss der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass Identifikationsannahmen dokumentiert und testbar sind.

Diese Rolle ist ideal für Data Scientists in Unternehmen, die keine A/B-Tests für bestimmte Produktentscheidungen durchführen können, Ökonomen, die Wirkungsevaluationen durchführen, Policy-Analysten und jeden Analysten, der auf rigorose und verteidigungsfähige Weise kausale Bedeutung aus Beobachtungsdaten extrahieren möchte.