利用倾向得分方法估计营销干预的因果效应

Rosenbaum与Rubin[Biometrika 70 (1983) 41--55]提出倾向得分方法，作为帮助评估干预因果效应的核心工具。自二十多年前引入以来，它们在众多领域得到广泛应用，包括医学研究、经济学、流行病学和教育学，尤其在那些随机实验难以实施、或引发伦理问题、或需长期延迟方能获得答案的情形中。过去几年，使用倾向得分方法评估医学与流行病学干预的已发表应用数量急剧增加。然而，迄今为止，我们认为将倾向得分方法用于评估营销干预(例如广告、促销)的应用甚少，而该领域的传统是使用通常不恰当的技术，侧重于利用最小二乘回归、数据挖掘等统计工具，从背景特征与干预指示变量预测结果。这些技术中，模型里的一个估计参数被用来估计某种全局“因果”效应。这种做法可能产生严重错误的答案且自我延续：打磨法拉利而非吉普“导致”它们继续比吉普赢得更多比赛 $\Leftrightarrow$ 拜访高处方量医生而非低处方量医生“导致”他们继续开具更多处方。本报告严肃对待“因果性”，而非仅作为数据集中某种预测关联的随意概念，并将阐明为何倾向得分方法在实践中通常优于估计因果效应的标准预测方法。