인과관계 (casual inference)

인과관계는 직관적으로 상관관계 뿐만이 아니라 반사실적 의존관계(counterfactual dependence)가 요구됨.

 

이러한 가정은 시간을 되돌려서 노출 존재할 때, 존재하지 않을 때를 비교하면 노출의 효과(즉, 인과성)을 알 수 있지만 실제로는 시간을 되감기 할 수 없기 때문에 추측할 수 밖에 없음

 

-> 인과적 추론의 근본문제 (Fundamental Problem of Casual inference, Holland 1986)

 

개개인의 인과효과를 추정하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 인구집단에 대한 인과 효과를 추정해야함 (Population causual effect measures)

 

* counterfacual (사후가정적, 반사실적)

: 사후가정이란 이미 일어난 사실에 대해 반대 상황을 가정하는 것을 의미 

 

무작위 배정 임상시험(Randomized Controlled Trials, RCT)연구는 일반적으로 의료기술이나 약제의 효능(efficacy)을 연구할때 비뚫림(bias)를 줄이기 위한 목적으로 수행하는 임상시험의 한 유형임(NECA 백과사전)

 

ATE VS ATT

• 인과효과 연구에서 관심 모집단의 특성과 연관지어 분석 결과를 해석하고 추론하는 것이 중요함
• 통계적 추론을 위한 관심모수를 정의하고 추정치를 산출하게 되는데 여기서 크게 두가지로 구분할 수 있음
• 이러한 모수를 추정하는데 있어 이상적인 방법은 임의 할당 (random assignment)을 통해 집단간 사전 동등성을 확보하는 것임
• 그러나 대부분 비실험 연구(non-experimental design) 또는 준실험 연구(quasi-experimental design)로 진행되는 연구의 경우 엄격한 수준에서 임의 할당이 이루어질 수 없으므로 선택편의(selection bias)가 발생하게됨 

ATE(Average Treatment Effect)

모집단 전체에 대한 평균 처치효과, 모수 중 전체 모집단에 대한 처치효과

 

ATT(Average Treatment effect for the Treated)

처치 집단에 대한 평균 처치효과