論文の概要: Beyond Interaction Effects: Two Logics for Studying Population Inequalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04223v1
• Date: Fri, 26 Dec 2025 19:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.632284
• Title: Beyond Interaction Effects: Two Logics for Studying Population Inequalities
• Title（参考訳）: 相互作用効果を超えて:人口不平等を研究するための2つの論理
• Authors: Adel Daoud,
• Abstract要約: 導出と導出の選択は、解釈可能性と柔軟性のトレードオフを反映していることを示す。 我々の枠組みは不平等研究に特に関係しており、社会的なサブ人口間でどのように治療効果が変化するかを理解することは実質的に中心的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.710807780228189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When sociologists and other social scientist ask whether the return to college differs by race and gender, they face a choice between two fundamentally different modes of inquiry. Traditional interaction models follow deductive logic: the researcher specifies which variables moderate effects and tests these hypotheses. Machine learning methods follow inductive logic: algorithms search across vast combinatorial spaces to discover patterns of heterogeneity. This article develops a framework for navigating between these approaches. We show that the choice between deduction and induction reflects a tradeoff between interpretability and flexibility, and we demonstrate through simulation when each approach excels. Our framework is particularly relevant for inequality research, where understanding how treatment effects vary across intersecting social subpopulation is substantively central.
• Abstract（参考訳）: 社会学者や他の社会科学者が、大学への復帰が人種と性別によって異なるかどうかを問うと、基本的に異なる2つの調査方法が選択される。 研究者はどの変数が適度な効果を示すかを特定し、これらの仮説をテストする。 機械学習手法は帰納論理に従う: アルゴリズムは異質性のパターンを発見するために広大な組合せ空間を探索する。 この記事では、これらのアプローチをナビゲートするためのフレームワークを開発します。 導出と導出の選択が解釈可能性と柔軟性のトレードオフを反映していることを示し、各アプローチが優れている場合のシミュレーションを通して示す。 我々の枠組みは不平等研究に特に関係しており、社会的サブ集団間における治療効果の多様性の理解は実質的に中心的である。

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