Marginal Structural Models(MSM)

[siuunni]

금주는 msm overview파일과 추후 분석에서 사용할 데이터 셋을 추가하였습니다.

각 overview흐름에 따라 msm에 대한 코드를 구현할 예정입니다.

참고문헌

1. Li, F. (2026). STA 640 — Causal Inference: Chapter 9 – Sequential/Longitudinal Treatments [Lecture slides]. Duke University. https://www.themoonlight.io/paper/fad1f5b9-645c-4cd1-b0ff-68eaa3368020
2. Schomaker, M., & Baumann, P. F. M. (2023). Doubly robust estimation of average treatment effects on the treated through marginal structural models. Observational Studies, 9(3). https://doi.org/10.1353/obs.2023.0025
3. Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000).Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology.Epidemiology, 11(5), 550–560.

• 사용 데이터 출처
  ACIC Data Challenge. (2022). 2022 ACIC Data Challenge: Track 2 Practice-Level Simulated Datasets [Data set]. Mathematica & Society for Causal Inference.
  https://acic2022.mathematica.org/

[siuunni]

이번 업데이트에서는 MSM을 다루는 의의를 DID와 비교하는 방식으로 README에 보완해 서술했습니다.
두 방법론의 차이가 왜 중요한지, 그리고 MSM이 시간-의존적 교란 상황에서 어떤 점에서 더 적합한지를 간단히 설명하여 문서의 흐름을 다듬었습니다.