Why
The value is knowing which assumption each method rests on — parallel trends, exclusion, continuity — so a policy claim can be graded by whether its assumption is plausible, not by its p-value.
How it works
Not yet built.
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#176PoC
Causal inference — DiD, IV, and RDD when you cannot randomize
Difference-in-differences, instrumental variables, and regression discontinuity recover causal effects from observational data, each buying identification with an assumption that is untestable and load-bearing.
인과추론 — 무작위화가 불가능할 때의 DiD·IV·RDD
이중차분(DiD), 도구변수(IV), 회귀불연속(RDD)은 관측 데이터에서 인과 효과를 복원하며, 각각 검정 불가능하고 하중을 받는 가정 하나로 식별을 사는 방식입니다.
왜
가치는 각 방법이 어떤 가정 — 평행 추세, 배제, 연속성 — 에 기대는지 아는 것이고, 그래야 정책 주장을 p-값이 아니라 가정의 개연성으로 채점할 수 있습니다.
동작 방식
아직 만들지 않음.