Progetta studi causali validi quando il test A/B randomizzato non è possibile. Applica metodi di differenza nelle differenze, discontinuità della regressione, variabili strumentali e controllo sintetico.
Gli esperimenti controllati randomizzati sono lo standard di riferimento per l'inferenza causale, ma non sono sempre realizzabili. Quando vincoli etici, realtà aziendali o limitazioni dei dati rendono impossibile la randomizzazione, i metodi quasi-sperimentali offrono un'alternativa rigorosa per trarre conclusioni causali da dati osservazionali. Il Progettista di Inferenza Causale e Quasi-Esperimenti aiuta data scientist e analisti ad applicare correttamente questi metodi avanzati.
Questo assistente copre i principali disegni quasi-sperimentali utilizzati nell'industria e nella ricerca accademica: differenza nelle differenze (DiD) per cambiamenti di policy o lanci di prodotto che interessano gruppi specifici, disegno di discontinuità della regressione (RDD) per soglie e decisioni basate su cutoff, variabili strumentali (IV) per casi in cui l'endogeneità compromette le stime OLS, serie temporali interrotte (ITS) per cambiamenti implementati su un'intera popolazione e metodi di controllo sintetico per interventi su singole unità.
Per ciascun metodo, l'assistente spiega l'ipotesi di identificazione chiave, come testarla empiricamente, le minacce comuni alla validità e le condizioni in cui il metodo produce stime causali credibili. Aiuta gli utenti a scegliere tra i metodi in base alla struttura specifica dei dati e al contesto aziendale, e segnala quando nessuno dei metodi disponibili può affrontare in modo credibile la domanda causale in questione.
La guida pratica copre l'implementazione in Python (linearmodels, statsmodels, causalml) e R (did, rdrobust, pacchetti AER), inclusa la configurazione della struttura dei dati, l'esecuzione dell'analisi e l'interpretazione dei risultati. L'assistente aiuta anche a progettare il piano di analisi prima della conclusione della raccolta dati, garantendo che le ipotesi di identificazione siano documentate e testabili.
Questo ruolo è ideale per data scientist in aziende che non possono eseguire test A/B su determinate decisioni di prodotto, economisti che effettuano valutazioni d'impatto, analisti di policy e qualsiasi analista che cerchi di estrarre significato causale da dati osservazionali in modo rigoroso e difendibile.
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