因果エスティマンドと推定

このセクションでは、結果の増分、費用対効果、限界費用対効果、応答曲線などの主なエスティマンドが、メリディアンでどのように定義されているのかを説明します。これらの量は、因果推論の言語である潜在結果と反事実的条件法を使用して定義されます。

エスティマンドを明確に定義することで、MMM が有効な推論を導き出すために必要な仮説を確認できます。こうした仮説は、モデルが実際にこれらの量を推定できるようにするのに役立ちます。仮説が満たされていない場合、エスティマンドに大きな偏りが生じる可能性があります。

MMM の手法に必要な因果エスティマンドと仮説を明確に定義することをおすすめします。これを行わないと、モデルの結果が誤って解釈される可能性があります。さらに影響が大きいのは、必要な仮説を無視すると、根本的なバイアスが非常に大きくなるため、分析が実質的に無意味になる可能性があるということです。

以下のセクションの定義は、メリディアン モデル仕様のどの側面にも左右されません。同じ定義がどの MMM にも当てはまります。MMM 分析では、結果を解釈可能な状態にして、特定のモデルが分析に適しているか、どのような仮説が適しているかを判断するためには、因果エスティマンドを定義することが重要です。