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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

kuumon 2022/09/17

因果推論

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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