다중 실험·관찰 연구에서 조건부 평균 처리효과 동질성 및 교란 검증 프레임워크

본 논문은 “조건부 평균 처리효과(CATE)의 동질성”이라는 개념을 중심으로, 여러 무작위 실험(Randomized Controlled Trials, RCT)과 관찰 연구(Observational Studies) 사이에서 치료 효과의 일관성을 검증하는 통합 프레임워크를 제시한다. 연구 동기는 다음과 같다. 첫째, 단일 RCT는 내부 타당성은 확보하지만 표본 규모가 작고 외부 타당성이 제한적이다. 둘째, 관찰 데이터는 대규모·고차원 공변량을 제공하지만 교란 가능성이 존재한다. 따라서 두 데이터 소스를 동시에 활용하면서, 각각의 강점과 약점을 진단할 필요가 있다. 논문은 크게 네 부분으로 구성된다. 1. **문제 정의 및 이론적 배경** - 잠재 결과 프레임워크와 SUTVA 가정 하에, 치료 D, 결과 Y, 공변량 X, 그리고 연구 설정을 구분하는 인덱스 Z(=1,…,L)를 정의한다. - 각 사이트 z 에 대해 CATE τ_z(x)=E