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그렇게 해서 비교집단보다 높아질수는 있지만 그런식으로 비교하면 이중차분법을 쓸 필요가 없죠
이중차분법의 비교집단은 독립변인을 시행하지 않았을때의 시행집단의 경향성을 보기위한 방법인데
사양산업 종사자 비율이 일치하지 않은 집단을 비교집단으로 쓰면 고용자 비율이 높아진다고 해도 과소평가된 상태인것 아닐까요?
아 다시보니까 그게 질문이 아니였네
그렇게 판단하는건 논리적 비약이 맞는것 같아요
시행집단에서 해고된 사람이 프로그램 시행으로 모두 재 고용된다고 해도 해고되지 않았을때의 고용률보다 높아지는 것도 아니고요
그쵸 1.해고된 사람이 모두 고용된다는 보장이 없다 2.설령 모두 고용된다 해도 비교집단과 비교했을 때 고용이 더 많이 된다는 보장이 없다
이 두가지가 논리적 비약의 핵심인 것 같습니다 여러 댓글 달아주셔서 정말 감사합니다 제 생각에 대해 얘기를 나눠보고 싶었어요ㅠㅠ
그러면 그냥 문자 그대로 사양산업에 종사하는 비율이 큰데 사양산업에서는 고용을 하지 않아 고용이 될 확률이 더 적다고 생각하면 될까요?
저는 그 내용을 '프로그램이 고용되지 않은 사람을 20만큼 고용시킴' 일때
사양되는 직업 종사자가 많으면 -> 해고되는 사람이 많으니까
사양산업 종사자 ⬆️ 집단A ( 고용 20 실업 80)
사양산업 종사자 ⬇️ 집단B (고용 50 실업 50 {사양산업 종사자가 적으니 그만큼 고용된 사람이 많음})
일 경우 프로그램을 시행하면
집단A(고용 40 실업 60) 고용률 40%
집단B(고용 70 실업 30) 고용률 70%
가 되니 효과가 과소평가된다. 라고 생각하면서 풀었어요
ㅇㅎ 그렇군요 얘기 나눠서 즐거웠습니다 감사합니다!