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본 연구에서는 경향점수 활용 방식으로 최근 개발된 이중경향점수 보정 방법을 소개하고, 기존의 경향점수를 활용한 대응, 가중, 층화 방법과 비교하여 어떠한 특징과 차별점이 있는지를 논의하는데 그 주요 목적을 두었다. 또한, 실증자료 분석을 바탕으로 통계적 추론을 위한 관심 모수에 따라 경향점수를 다르게 활용할 경우, 추정 가능한 인과효과 모수(ATE 또는 ATT)와 그에 따른 평균차이, 효과크기, 효과크기의 신뢰구간 등을 바탕으로 주요 결과를 논의하였다. 네 가지 경향점수 활용방법에 따른 비교·분석을 위해 경기교육종단연구(GEPS2012) 자료를 활용하여 수학 사교육 효과를 검증하였다. 분석 결과로서 대응 방법이 상대적으로 자료의 특성에 따라 활용이 제한적이며, 그에 따른 결과의 해석에서도 주의가 필요한 것으로 확인되었다. 이중경향점수 보정 방법은 교육적으로 특수한 집단을 관심 모집단으로 삼거나 처지·비교 집단이 매우 다른 분포를 보일 때 처치집단에 대한 ATT 인과효과 추정에 유용하다.
This study aimed to introduce the double propensity score adjustment method and compare it with matching, weighting, and subclassification methods using estimated propensity scores. Based on empirical data analysis, the study emphasized the recognition of the estmand (ATT vs ATE) a researcher wants to investigate, considering the data structure, the sample sizes of the treatment and comparison groups, and the distributions of covariates between the groups to draw a valid and meaningful inference with respect to the effect of a treatment on the population of interest. To do so, we compared the results of four different propensity score utilization methods by analyzing the effects of private education on mathematic achievement with Gyeonggi educational longitudinal research data(GEPS2012). The results showed that matching was relatively limited to use when the sample size of the comparison group was not large enough or the distributions of propensity score between the treament and comparison groups were not sufficiently overlapped. On the other hand, the double propensity score adjustment method could be useful to estimate the average treatment effect for the treated when research targeted a special population and the treatment and comparison groups were different in various aspects.
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causal inference, propensity score, double propensity score adjustment, ATT
