시작하며 새로운 프로덕트 런칭 등의 효과를 분석하는 일에는 A/B 테스팅과 같은 실험 방법론이 효과적이지만 윤리적인 문제나 기간적인 문제 또는 리소스 부족 등의 문제로 인해 도입하기 어려운 상황이 발생합니다. 이러한 상황에서 PSM (성향점수 매칭)), 이중차분, 회귀단절, 도구변수 등의 인과추론 방법론들을 고려해볼 수 있는데요, 이번 포스팅에서는 PSM 에 대해서 다루어보도록 하겠습니다. PSM 은 성향점수 매칭 방법은 유저(또는 일반적으로 관측치)가 정책(프로덕트 런칭 등)의 treatment 그룹에 속할 확률을 기반으로 treatment 그룹과 control 그룹을 나누는 방법입니다. 예를 들어, 새로운 음악 추천 서비스의 음악 소비에 대한 효과를 추정하고 싶다고 한다면, 새로운 음악을 들을 확률이..
