さて、今回は以前投稿したテーマにも関係する統計手法、RCTについでです！

1. RCTとは？

RCTs (Randomized Controlled Trials)とは、日本語ではランダム化比較試験と呼ばれ、政策効果を客観的に評価するための手法の一つです。
以下の記事が投薬に関するRCTsについて分かりやすく書いているので引用。

RCTs (Randomized Controlled Trials) are one of the methods to evaluate the effect of policies objectively.
I'd like to refer to this website, which introduced the concept of RCTs in the area of medication.

2. RCTのポイント

ポイントとしては、
・政策の対象をTreatment group（投薬される人）とControl group（投薬されない人）に分ける。
・この時、TとCの属性が元々違っていると、何が政策の効果か特定できないので、randomization（対象をランダムに振り分け）をしてTとCの人々の属性（性別、年齢、地域、健康状態、などなど）が同質となるようにする。
・政策介入後、TとCの効果を比較する。I = T - C　 (IはIntervention：政策による介入）と効果を評価できる。
というものです。

Main points are as follows;
・First, dividing targets into 2 groups, one is Treatment group (to whom we provide medicines) and the other is Control group (to whom we don't provide medicines).
・Since we cannot identify the effect accurately if these two groups are different in nature, randomize so that the characteristics (sex, age, region, health status, etc) of these two groups are similar.
・After the policy intervention, compare the result of Treatment group to that of Control group. We can identify the effect of the policy by the equation of I (intervention) = T (Treatment) - C (Control).

ＳＩＰＡの授業ではこのRCTsが強調されています。以前紹介したPolitics of PolicymakingやQuantitative Analysisの授業でも頻繁に登場します。
In many SIPA courses, RCTs are emphasized at evety time, both in Politics of Policymaking and Quantitative Analysis, on both of which I posted.

3. RCTのデメリット

ただし、RCTsのデメリットとしては以下のようなことが考えられます。
・現実世界では実現が困難なことが多い。特に技術的理由（そもそもRandomizationができない）や倫理的理由（Control Groupには政策を意図的に投入しないので政策に効果があればあるほど対象者が損することになる）が挙げられます。
・実現できたとしても他の地域や国に一般化できるとは限らない

However, there are some disadvantages of RCTs.
・Very difficult in the real world. Especially for technical (sometimes randomization is impossible) and ethical reasons (because we intentionally don't give the benefits of policies to Control group, the more effective the policy is, the more Control group will lose).
・Although feasible in one region or country, it cannot be extended or generalized to other regions or countries.

しかし、このようなフレームワーク自体を頭の中に持っていることは研究者として重要だと思います！他にRDやDIDといった様々な統計手法があるので、それらを場面に応じて選択することが重要になりますね。

他にも授業での内容をこのブログでなるべく嚙み砕いて紹介しますので、楽しみにしていてください！

But I believe having such kind of framework in our mind is very significant to researchers. We are expected to adopt a analytic framework among RCT, RD, DID etc. according to the specific circumstances.
I'll introduce other coutents of courses later, so please be looking forward to it!