統計的因果推論の考え方と技術PR用1分動画

因果推論とは何か。因果関係を統計的に評価するということはどういうことか。因果関係を示すための条件とは何か。という統計的因果推論のための基礎的な事項、そして変量の種類とそれらの関係について学ぶ。

はじめに統計的因果推論で重要な役割を果たす独立性と条件付き独立性について述べ、それらの違いを表す例として有名なシンプソンのパラドクスを取り上げる。次に回帰分析を取り上げ、その特質について簡単に議論し、例を紹介する。最後に、原因と結果以外の変量である第三の変量の果たす役割を、例を通じて吟味する。

統計的因果推論にはいくつかのアプローチがあるが、ここでは、「潜在的アウトカム」の概念を用いたアプローチを採用する。はじめに潜在的アウトカムとは何かを説明し、それに基づいて処置効果を定義する。また、確率計算のもとになる確率的な変動がどこにあるのかという話題を、いくつかの統計手法とからめて講義する。

平均処置効果の推定法について学ぶ。ここではランダム割り付けが中心的な役割を果たす。最初に処置群と対照群を工夫なく設定したのでは、処置効果の推定はできないということを例によって示す。そして、処置のランダム割り付けがあれば処置の推定が偏りなくできるということを学習する。さらに、共変量がある場合の処置効果の推定法を学習する。

観察研究における統計的因果推論で重要な役割を果たす傾向スコアについて解説する。また、傾向スコアの性質として条件付き独立性とバランシング性を紹介し、傾向スコアの使用法を、適用する研究の段階によって分類して話を進める。

処置効果の推定のための方策の一つであるマッチングについて解説する。マッチングは多くの統計解析の実際の場面でよく用いられる手法である。その特質、そしてマッチングをした後の解析について学習する。

処置効果の推定法である層化解析法と重み付け法について解説する。はじめに層化（層別）の効用について解説し、層化を用いた処置効果の推定法である層化解析法と、重み付け法について、例を交えながら解説する。

ノンコンプライアンスと操作変数法について学習する。はじめにノンコンプライアンスの下での操作変数法の適用について述べ、その下での処置効果の推定法について学習する。最後にノンコンプライアンスが生じた場合の処置効果の推定法を例を挙げて理解を深める。