統計的因果推論_2

10問 • 6ヶ月前

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この補論（Supplement A）が主張している中心的なメッセージは何か。

統計学の数式に、時間的順序や介入といった文脈的解釈を加えなければ、因果の議論はできない。

P(Y∣Z=z) という数式を考える。これが「介入Z=zによるYへの因果効果」と解釈できるのは、Zがどのような変数である場合か。

Zが、研究者によって操作・介入可能な変数（例: 薬の投与）である場合。

DAGにおいて、A←C→B という構造（フォーク）は何を表しているか。

Cが、AとBの共通の原因（交絡因子）である。

DAGにおいて、A→M→B という構造（チェーン）があるとする。このとき、Mは何と呼ばれるか。

中間変数（メディエータ）

A→M→B という構造で、AとBの因果関係を調べる際に、Mで条件付け（調整）するとどうなるか。

AからBへの因果の経路をブロックしてしまい、関係性が見えなくなる。

DAGにおいて、A→C←B という構造（合流点、コライダー）がある。AとBは、Cが与えられていないとき、どのような関係にあるか。

この経路においては、AとBは独立である。

A→C←B という構造で、共通の結果であるCで条件付け（例: Cがある値の集団だけを分析対象とする）と、AとBの関係はどうなるか。

元々独立だったAとBの間に、新たに関係性（相関）が生まれてしまう。

大学の合格者のみを対象として、「受験勉強時間」と「地頭の良さ」の関係を調べたところ、負の相関が見られた。これはDAGのどの構造によって説明できるか。

衝突（合流点）による選択バイアス

潜在的結果の枠組みと、DAGを用いるグラフ理論の枠組みの関係について、適切な記述はどれか。

両者は異なるアプローチだが、因果推論という共通の目的に対して相互補完的な関係にある。

統計的因果推論が、通常の統計学と異なる最も重要な点は何か。

データの背景にある因果構造（どのようにデータが生成されたか）についての仮定を明確に置く点。

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Zが、研究者によって操作・介入可能な変数（例: 薬の投与）である場合。

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Cが、AとBの共通の原因（交絡因子）である。

DAGにおいて、A→M→B という構造（チェーン）があるとする。このとき、Mは何と呼ばれるか。

中間変数（メディエータ）

A→M→B という構造で、AとBの因果関係を調べる際に、Mで条件付け（調整）するとどうなるか。

AからBへの因果の経路をブロックしてしまい、関係性が見えなくなる。

DAGにおいて、A→C←B という構造（合流点、コライダー）がある。AとBは、Cが与えられていないとき、どのような関係にあるか。

この経路においては、AとBは独立である。

A→C←B という構造で、共通の結果であるCで条件付け（例: Cがある値の集団だけを分析対象とする）と、AとBの関係はどうなるか。

元々独立だったAとBの間に、新たに関係性（相関）が生まれてしまう。

衝突（合流点）による選択バイアス

潜在的結果の枠組みと、DAGを用いるグラフ理論の枠組みの関係について、適切な記述はどれか。

両者は異なるアプローチだが、因果推論という共通の目的に対して相互補完的な関係にある。

統計的因果推論が、通常の統計学と異なる最も重要な点は何か。

データの背景にある因果構造（どのようにデータが生成されたか）についての仮定を明確に置く点。