| 방법 | 장점 | 단점 | 적합한 적용 상황 |
|---|---|---|---|
| 이중차분법 (DID) | 비교적 간단하고 직관적이며, 실험군과 대조군 간 평행추세가 성립될 경우 유효한 추정치를 제공함. | 평행추세 가정이 성립되지 않으면 추정치가 왜곡될 가능성이 있음. | 실험군과 대조군 간 평행추세가 성립된다고 가정되는 경우 적합함. |
| 통제집단합성법 (SCM) | 대조군의 수가 많고 평행추세가 성립되지 않는 상황에서도 안정적인 추정치를 제공함. 대조군 수가 적어도 유용하게 적용할 수 있음. | 합성대조군 생성에 있어 단위 가중치 부여 방법에 대해 복잡한 계산이 필요할 수 있음. | 특정 사건의 개입 전 추세가 유사하지 않은 경우 적합함. |
| 합성제어-이중차분법 (SDID) | 개입 전 기간이 긴 장기 데이터를 활용할 경우 더 안정적인 추정치를 제공함. | 합성대조군 생성 시 시간 가중치 설정이 복잡하고, 개입 전 기간이 짧을 경우 변동성이 커질 수 있음. | 개입 전 기간이 길고 데이터의 변동성이 큰 상황에서 적합함. |