統計的因果推論　ATEとATTについて

こんばんは
データサイエンティスト3年目の
社会人です。

仕事でよく使う
統計的因果推論によく出てくる
ATEとATTの違いを説明いたします。

正直今までATTとATE
なあなあにしていました笑

ATTとATEがわからなくても
なんとかなっていました笑
（先輩が間違ってたら指摘してくれたし…
知らなくてもできたし…）
解説開始！

ATEについて

平均処置効果
ATE；Average Treatment Effect

母集団における介入を受けた場合の効果の平均と
介入を受けなかった平均の差
です

例．
広告を受け取った人の売り上げの平均と
広告を受け取ってない人の平均の差

ATTについて

Average Treatmennt effect

介入を受けた群における
平均的な効果を測定するための指標です。
ATEと類似していますが、
ATTは特に「介入を受けた人々」
に焦点を当てている点で異なります。

僕は正直これではとても感覚的には
理解できなかったです。
そこで以下のように考えたら、
簡単に理解できました！

自分的なATEとATTの解釈

介入を受けた人たち:
 教育プログラムに参加した学生の収入     :
       実際の収入                           :  A円

 教育プログラムに参加した学生の教育プログラムに参加しなかった場合の収入     :
       反事実収入（推定）               :  B円
　　　AとBは同時に観測できない
　　　→タイムマシンがあったらできる．．．

対照群:
 例．教育プログラムに参加しなかった学生の収入 :  C円

上の数字を用いてATEとATTを表すと  

ATE = A - C
ATT = A - B

となるんです。

これをみると
ATEは
介入を受けた場合の効果の平均と
介入を受けなかった平均の差

ATTは
介入を受けた群における
平均的な効果を測定するための指標

とすんなり理解できませんか？
誰かの疑問を解決できたら嬉しいです。

ちなみにATTは観測できないので、
統計的因果推論ではATEを算出します。