反応をどのように測定するかは、推論結果に影響する。血圧の変化を絶対値ではなく変化率として測定したとき、具体的な値によっては、平均的な因果効果としては血圧の上昇になる可能性がある。
因果推論の根本問題.
これまでに見たアウトカムは、実際には測定されない。定義上、特定の期間にわたって被験者に対する複数の治療の効果を観察することは不可能である。ジョーは「新薬を服用すること」と「新薬を服用しないこと」の両者を同時に満たすことはできない。したがって、データは次のようになる。
次のデータがあると仮定する。
効果が一定であるものとを仮定した場合、コントロールにおけるジョーの潜在アウトカムを推測できる。
そして
観測されていない値を推測したい場合、効果が一定であることを仮定することができる。次の表は、効果が一定であることを仮定した場合に合致するデータを示している。
治療した場合のアウトカムは異なるが、すべての被験者の因果効果は同じである。
割り付け方法.
このデータが真実であると仮定する。
処置の割り付け方が異なると、平均因果効果の推定値も異なる。
標本数が小さく、応答の分散が大きいため、平均的な因果効果は異なる。標本数が大きく、分散が小さければ、誰が処置に無作為に割り付けられるかに関係なく、平均因果効果は真の平均因果効果に近くなる。
男性を治療に、女性をコントロールに割り付ける場合を考える。
完璧な医師.
割り付け方法として「完璧な医師」を採用する。完璧な医師は、各被験者が処置またはコントロールにどのように反応するかを知っており、各被験者を最も利益をもたらす方に割り付ける。完璧な医師は、患者に関する以下の情報を知っている。
この知識に基づいて、完璧な医師は次のように割り当てる。
完璧な医師は、処置とコントロールの両方に対する悪い反応を排除することにより、それぞれの平均を歪める。平均因果効果の推定量である平均の差も歪み、歪む方向は細部に依存する。たとえば、スージーのように薬を服用することで害を受けた被験者は、完璧な医師によってコントロール群に割り当てられるため、薬の悪影響は隠される。
結論.