観察研究の場合Counterfactualはこう考える【因果推論入門2】 - Riklog
前回の記事でCounterfactualについて紹介して、なんでランダム化試験だと因果効果が推定できるのかを示しました。 この記事では、観察研究での因果推論はどう考えるのか説明していきます。 観察研究での因果推論とは、8-9割くらいの臨床研究のテーマです。 でもこれを知らずして論文を書いている方が8-9割と推測します。 理解しておくと必ず役に立ちます。 観察研究の場合Counterfactualはこう考える 「アスピリン飲めば心筋梗塞が減るか」ということを考えてみます。 ランダム化試験では、 アスピリン飲んでる人と飲んでない人の属性が同じ →アスピリン飲んでる人と飲んでない人のcounterfactual outcomeが同じ →Pr (Ya=1=1|A=1) = Pr (Ya=1=1|A=0) * Pr (Ya=1=1)とは、「もし全員アスピリンを飲んでいたとしたと仮定した時の心筋梗塞の
Counterfactual（反事実現実）を理解する【因果推論入門1】 - Riklog
独学で因果推論を学ぼうと思うと、どの解説も難しく感じます。 ある程度勉強している私がそのような日本語の解説をみても難しく感じる程なので、初学者にはかなりハードルが高いかも知れません。 このシリーズ、誰でもわかるように、かなり噛み砕いて疫学や因果推論のコンセプトを解説します。 今回の記事では、「counterfactual」「consistency」「exchangeability」という、因果推論の根本となる概念の説明です。 因果推論特有の数式にも慣れましょう。 Counterfactual（反事実現実）を理解する 因果推論をざっくりというと、「もし〇〇が起こっていなかったら☓☓となっていたか」を知ること。 今心筋梗塞だとして、もし飲酒をしてなかったら、心筋梗塞になっていなかったのかどうか でもこんなのはわかりませんよね。 *よく教科書に「タイムマシンがなきゃわからないですよね」ってありま
科学の世界に革命をもたらしえる力──『因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか』 - 基本読書
因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか 作者:ジューディア・パール,ダナ・マッケンジー文藝春秋Amazonこの『因果推論の科学』は、その名の通り因果推論について、その先駆者の著者が書いた一般向けのサイエンス本である。とはいえ、大半の人の反応は「因果推論ってなんなんだ」であろう。僕も何もわからぬまま読み始めたが、著者がこれは「科学の世界の革命」であると自賛するだけのことはある概念であることはすぐにわかった。 その一方、相当に難しい、とっつきづらい概念でもあり、いかな一般向けの著作といえども本書を読んで理解するハードルは他のサイエンス本と比べても高いといえるだろう。数式も出てくるし、統計学の用語もぽこぽこ出てくるので、素人がスルスルと読み通せる本ではない。とはいえ根気強く読んでいけば理解できるように書かれているし(数式自体は別に読み飛ばしても問題はない)、理解すれば因果推論の科学がいか
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平均因果効果のコンセプトと限界 - Riklog