이중차분법 14번 5번 이해좀...
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14번 5번 선지에서 공기의 차이가 없었다고 본다= 1문단에서 이야기한 " 그 사건 외에는 결과에 차이가 날 이유가 없는 두 집단을 구성한다"로 보고 해설하시는 분들이 많으데용.. 정확히 전체적인 글을 보면 의문이 드는 부분이
1. 사건의 효과를 평가하는 방식에 결과를 비교하나 변화를 비교하냐 두 가지로 나뉘잖아요? 전자는 실험적 방법과 관련해서 표본을 정하는거고 후자는 이중차분법에서의 평행가정세계를 이용해서 표본을 가정하는거잖아요?
2. 이러한 상황에서 1문단 " 따라서 이 작업의 관건은 그 사건 외에는 결과에 차이가 날 이유가 없는 두 집단을 구성하는 것이다" 이 부분이 말하는 것은 시행집단과 비교집단의 결과를 비교하여 사건의 효과를 평가하는 경우에 대해서 그 두 집단 사이의 관계를 말하는거잖아요? 그러면 이 말을 이중차분법인 변화로 사건의 효과를 평가하는 경우에 대해서 똑같이 적용할 수가 있나요?
3. 아니면 14번 5범선지를 다른 방법으로 푸신 분이 있을까요?
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혹시 아시는 분 답좀여...
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정리하면 초기 상태(콜레라로 인한 사망률)은 달라도 되지만
변화의 차이에 영향을 주는 건 오직 수원의 차이만 있어야 한다는거죠
음.. 근데 "공기의 차이"라고 5번 선지에서 나타내는 것은 "공기의 변화의 차이"랑 구분을 하지 않는 이유가 공기는 임금과 같이 양적으로 매겨질수없어서 그런거아닐까요?? 그런데 이 때도 굳이ㅜ억지러 짜내면 양쪽 집단에서 사건 전에 공기가 A에서 B로 10씩 변해서 평행추세를 만족함과 동시에 사건 후에도 10씩 변해서 공기의 변화의 차이가 양쪽 집단에서 나타나지 않는다면 이 때도 사건의 효과는 0이 될 것이고 공기가 콜레라의 원인이 아니라고 똑같은 결론을 같게 되잖아요??. 그러면 다시 돌아가서 선지 5번에서 공기의 변화의 차이가 아니러 공기ㅇ 차이라고 한 이유는 임금과는 다르게 특정 값으로 공기의 변화를 나타내는데에 무리가 있어서 그런거아닐까요?
공기의 변화의 차이는 측정할 필요가 없습니다
변화의 차이를 측정하는 건 이 경우 콜레라로 인한 사망률 변화의 차이뿐입니다
기본입장을 생각해보시면 됩니다. 사건의 효과를 평가하기 위해서 사건을 제외한 다른 요소에는 차이가 없을 것을 가정하는 겁니다. 공기의 차이를 전제하게 된다면 수원이 아닌 다른 변인(공기의 차이)으로 인해 사건의 효과를 잘못 평가할 수도 있기 때문이죠.
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실험적 방법과 이중차 분법은 단순히 결과를 비교하냐 변화량을 비교하냐가 아니라, 모든 변인이 통제되는 실험적 방법을 쓰면 좋겠지만, 사람을 대상으로 하는 경우 실험처럼 모든 변인을 통제하는 것이 어렵다는 한계를 해소하기 위해 평행추세를 가정한 것입니다.
즉, 평행추세를 가정하여 사건을 제외한 다른 요소는 같을 것을 전제하기에 사건의 효과를 정확히 파악할 수 있다는 입장입니다.
두 집단 간에 출발점이 다르더라도 동일한 추세의 변화량이 두 집단에게 있음을 가정하면 비교 집단에서의 변화만큼을 시행집단에서의 변화량에 감하여 사건의 효과만을 평가할 수 있는 것이죠.
이때 사건을 제외한 또다른 변인의 존재를 배제하지 않는다면, 이중차분법은 비판을 받게 될 것이기에, 수원을 제외한 다른 변인(공기의 차이)은 없다고 가정한 것입니다.
음.. 대부분 그렇게 말씀하시는데용.. 실험적 방법의 한계로서 변인통제가 어렵다. -->> 평행추세가정으로 극복한다 . 이 말 자체가 추론이 가능한가요??지문에 쓰여진 것은 평행추세는 사건이 없을 때 변화가 같다. 이 말 밖에 없는데 변인을 어떻게 통제해야한다.라는 말은 이중차분법에서 일체 언급된 적이 없어요..
저도 그거 때문에 강대 쌤들한테도 물어보러 다니고 엄청 고생햇는데...결과론적으로 제가 납득할수잇엇던 설명은 이중차분법을 변수들의 합으로 이해하는게.아니라 그래프상에서의 순간변화율로 이해하니까 이해됫엇어요
근데 돌이켜보면 그렇게 집착할만한 선지는 아닌거같아요 1차원적으로 이해해야하는?
아 그거 저도 납득이 안되던데
공기의 차이가 있든없든 결과는 똑같이 나오지읺나
https://orbi.kr/00057144811/%EA%B5%AD%EC%96%B4%2014%EB%B2%88%204%EB%B2%88%2C%205%EB%B2%88%20%EC%84%A0%EC%A7%80%20%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90%20%EC%99%84%EB%B2%BD%20%EB%B6%84%EC%84%9D