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약 120초
DID 개념으로 쿠폰 효과 추정, 선택 편향 문제를 직접 마주한 경험
인과관계 분석을 수행한 경험은 수업 프로젝트에서 쿠폰 발행이 재구매에 미치는 효과를 추정하는 과제가 있었습니다. 단순 상관 분석으로는 쿠폰을 받은 사람이 애초에 구매 의향이 높은 사람일 수 있다는 선택 편향(Selection Bias) 문제를 해결할 수 없었습니다. 그래서 이중차분법(Difference-in-Differences) 개념을 적용해 통제군과 처리군의 변화 차이를 비교했습니다. 데이터가 부족해서 실제로 완전히 구현하진 못했지만, 처리 할당이 무작위가 아닌 상황에서 인과를 추정하는 방법을 처음으로 접한 경험이었습니다. 한계는 Instrumental Variable이나 RDD(Regression Discontinuity Design)는 이론으로만 알고 있고, 직접 실제 데이터에 적용해본 경험은 없습니다.
이 결의 특징
쿠폰 효과 추정에서 선택 편향을 인식하고 DID 개념을 적용했지만 데이터 부족으로 완전 구현이 안 됐다는 한계를 솔직히 드러낸 흔적이 또렷합니다. IV나 RDD는 이론으로만 안다는 자기인식 수준 표시가 자주 보이는 결입니다.
이 결이 통하는 자리
상관과 인과를 구분하려 했던 시도와 방법론의 한계를 동시에 인정한 자리에서 통합니다. 경험이 얕아도 개념적 접근의 흔적이 뚜렷하고 한계를 단정하지 않을 때 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.