Причинно-следственная модель Рубина
-
Причинно-следственная модель Рубина
- Основана на системе потенциальных результатов
- Названа в честь Дональда Рубина
- Разработана Ежи Нейманом
-
Фундаментальная проблема причинно-следственного вывода
- Невозможно увидеть оба потенциальных результата одновременно
- Рандомизированные эксперименты позволяют оценить причинно-следственные связи на уровне популяции
-
Рандомизированные эксперименты
- Люди случайным образом распределяются по направлениям лечения
- Группы эквивалентны, разница в доходах объясняется распределением
-
Неслучайное назначение
- Люди не распределяются случайным образом для поступления в колледж
- Разработаны статистические методы для корректировки механизма назначения
-
Пример причинно-следственной связи
- Причинно-следственный эффект от приема аспирина заключается в разнице между ощущениями головной боли при приеме и без приема
- Причинно-следственный эффект различен для каждого испытуемого
-
Потенциальные результаты
- Yt(u) и Yc(u) выражают потенциальные результаты лечения и контроля
- Причинно-следственный эффект — разница между этими потенциальными исходами
-
Нет причинно-следственной связи без манипуляций
- Причинно-следственный эффект нового препарата определен, так как оба потенциальных исхода возможны
- Невозможно определить причинно-следственное влияние роста на вес, так как рост нельзя увеличить
-
Предположение о стабильной стоимости обработки за единицу (SUTVA)
- Потенциальный результат наблюдения не должен зависеть от назначения лечения в других отделениях
- Нарушение SUTVA затрудняет причинно-следственный вывод
-
Средний причинно-следственный эффект
- Можно рассчитать средний причинно-следственный эффект, взяв среднее значение всех причинно-следственных эффектов
- Оценка реакции влияет на выводы
-
Абсолютный и процентный размер причинно-следственной связи
- Абсолютный размер причинно-следственной связи составляет -14.
- Процентная разница (в пересчете на уровень лечения 140) составляет -10%.
- При лечении артериальное давление Сары составляет 200, при контроле — 184, что дает 16% в абсолютном выражении и 8% в пересчете на стоимость лечения.
- Меньшее абсолютное изменение артериального давления у Джорджа (-14 против 16) приводит к большему процентному изменению (-10% против 8%).
- Средний причинно-следственный эффект для Джорджа и Сары составляет +2 в абсолютном выражении, но -2 в процентном выражении.
-
Фундаментальная проблема причинно-следственного вывода
- Невозможно наблюдать эффект более чем одного курса лечения у пациента в течение определенного периода времени.
- Фундаментальная проблема каузального вывода заключается в невозможности непосредственного наблюдения каузальных эффектов.
- Определенные методы и допущения позволяют преодолеть эту проблему.
-
Механизм присвоения
- Механизм назначения влияет на расчет среднего причинно-следственного эффекта.
- Рандомизация является одним из таких механизмов распределения.
- Истинный средний причинно-следственный эффект равен -8, но причинно-следственный эффект для этих людей никогда не равен этому среднему показателю.
- Причинно-следственные связи варьируются, как это обычно происходит в реальной жизни.
-
Идеальный врач
- Идеальный врач знает, как каждый пациент отреагирует на препарат или контрольную терапию, и назначает лечение, которое принесет наибольшую пользу.
- Идеальный врач искажает оба средних показателя, отфильтровывая плохие реакции как на лечение, так и на контроль.
- Разница между средними значениями, которая является предполагаемым средним причинно-следственным эффектом, искажается в направлении, зависящем от деталей.
-
Вывод
- Причинно-следственный эффект лечения для отдельного подразделения в определенный момент времени — это разница между переменными результата при лечении и без лечения.
- Фундаментальная проблема причинно-следственного вывода заключается в невозможности наблюдать причинно-следственный эффект на отдельном объекте.
- Необходимо сделать допущения для оценки недостающих контрфактов.