選択バイアス Common effectを条件付ける時に起こるバイアス（close→openに変化：関連してしまう） Q. センサリングとは？ A. 何らかの理由で測定できなくなったデータ C=1: 打ち切り C=0: 打ち切られていない Q. センサリングによるselection biasとは？ A.…

7 Confounding 交絡とはtreatmentとoutcomeが共通の原因を持つことによって生じるバイアス →exchangeabilityがなくなる 基本 Consistency Positivity Exchangeability← これに注目 Exchangeability がないパターン2つ Common causeがある→ open backdoor pat…

GRAPHICAL REPRESENTATION OF CAUSAL EFFECTS ルール 共通原因は計測されてなくても書く 反事実も表すことができる Effect modifierは含まなくてもいい（因果ではないから？明確にするなら、細かく書く） Effect modifierのタイプを区別して表現するのは難し…

INTERACTION Eを用いて複数の介入（A, E）の因果効果を見ることができる (Vにexchangeabilityがあるイメージ） Effect modification をVを用いて行う場合、 Vにexchangeabilityなし → Aの因果効果を見る（Vはeffect modifier（因果効果ではない）である） ou…

EFFECT MODIFICATION V（ある因子）の状態によってYに対するAの平均因果効果が異なる → VはYにおけるAの効果に対するeffect modifierである 集団の1部がeffect modifierである時 →stratified analysis（層別解析）をする ex) 集団全体の効果ではなく、1部の…

観察研究OBSERVATIONAL STUDIES 考え方：自分が知りたい因果関係を解釈できるランダム化比較試験（Target Trial） を観察研究で模倣する 条件付きランダム化実験を模倣 → Identifiability conditionsを作る：（因果効果を）識別可能な状況 → その後、IPW や …

randamazationランダム化比較試験 種類 marginally randomized experiments conditionally randomized experiments marginally randomized experiments の条件 A = 1 とA = 0 でP[Y]が等しい → ✖︎ 悪い例：死亡確率が高いかどうかでA = 1 or 0を決める = Pr[…

因果効果の評価 (i)差/ (ii)比率/ (iii)オッズ比 NNT(number need to treat) Y = 1を1減らすために必要な（a = 1）の数ex) 死亡数を1減らすために必要な臓器移植の件数 解釈： 分母：因果効果の指標（差）： → 臓器移植によって死亡例が減る→(-)の値が大きく…