平均処置効果
失業者についての例を考えよう。いくつかの個人は政策介入を経験している(処置群)一方で、その他は政策介入を受けていない(対照群)。興味のある因果効果は、職探しのモニタリング政策(処置)が失業期間の長さに与える影響である。平均して、失業者が政策介入を受けた時、失業期間はどれほど短くなるのであろうか。平均処置効果は、この場合、処置群と対照群の失業期間の期待値(平均)の差となる。
この例において、正の平均処置効果は失業対策が失業期間を長くするということを示唆するだろう。負の平均処置効果は失業対策が失業期間を短くするということを示唆するだろう。もし平均処置効果の推定量がゼロであるならば、失業期間の長さという点において、この処置はなんの利点も欠点も無いということになる。平均処置効果の推定量が(正にしろ負にしろ)ゼロから区別できるかどうかを決めるには統計的推論が必要になる。
平均処置効果は処置の平均的効果の推定量であるので、正また負の平均処置効果がどんな個人にとっても処置が良いまたは悪いということを示唆するものではない。
平均処置効果(へいきんしょちこうか、英: average treatment effect, ATE)とはランダム化実験、介入政策の評価、医療治験における処置(もしくは介入)を比較するために用いられる尺度である。平均処置効果は処置群と対照群の間の結果の平均の差を測る。ランダム化実験(つまり実験研究)において、平均処置効果は処置されたグループと処置されていないグループの結果の平均の差の比較を用いることでサンプルから推定される。しかしながら平均処置効果は、研究計画もしくは推定手続きを参照せずに定義される、研究者が知りたい因果性パラメーター(つまり統計的母集団の推定量もしくは性質)として一般的に理解されている。実証的な研究デザインと実験的な研究デザインの両方において、様々な方法で平均処置効果を推定することは可能である。