統計数理（2014）
第 62 巻 第 1 号 45–58
c 2014 統計数理研究所


特集「疫学研究のデザインとデータ解析：最近の理論的展開と実践」［研究詳解］

統計的因果推論における原因の確率とその評価
黒木 学†（受付 2013 年 7 月 22 日；改訂 10 月 15 日；採択 10 月 17 日）

要旨によって定義された 3 つの原因の確率，すなわち，ある事象がもう本論文では，Pearl（1999）
ひとつの事象を引き起こすのにどの程度必要，十分，あるいは必要十分であったかを評価する
問題について概説する． 特に，これらの原因の確率に関する識別問題について議論するとともに，実験研究あるいは観察研究のフレームワークでこれらの確率の値がどのような範囲におさまっているのかを明らかにする．
キーワード：線形計画問題，単調性，バックドア基準，SITA 条件．
1.

はじめに

1.1 潜在反応アプローチ
潜在反応アプローチ（Potential response approach, Potential outcome approach）は，対象者に対してある外的操作を行った際に現れる反応を，その対象者が持つ特徴と決定論的に結びつけたうえで，ランダムサンプリングなどの統計的要素を付加して因果効果の定量的評価を試みる; Rubin, 2006）．現在，潜在反応ア
統計的アプローチの一つである（Pearl, 2009（黒木 訳, 2009）
プローチの “中核” をなす潜在反応モデル（Potential response model, Potential outcome model）
は，統計的因果推論に関するあらゆる問題を議論するのに必要不可欠な統計的因果モデルとして位置づけられているだけでなく，疫学をはじめとする実質科学の分野のほとんどにおいて因果効果を評価するのに重要な役割を果たしている．このことは，ここ数年の間に刊行された多くの統計科学・医学統計学関連の学術誌を開けば，毎年のように “Counterfactual”，“Potential（たOutcome” あるいは “Potential Response” といった用語を目にすることから明らかであろう
とえば，Albert and Nelson, 2011; Cai et al., 2007, 2008; Kuroki, 2013; Kuroki and Cai, 2008;．また，近年では，Pearl（2009（黒木
VanderWeele et al., 2011; VanderWeele and Shpitser, 2011）），黒木・小林（2012），宮川（2004），佐藤・松山（2002），田栗（2014）による統計因果推訳, 2009）
論の著書・解説に始まり，2010 年度統計関連学会連合大会企画セッション「計量生物学における統計的因果推論の役割」（オーガナイザー：上坂浩之・黒木学），2011 年度統計関連学会連合
大会企画セッション「統計学的因果推論入門」（オーガナイザー：岩崎 学），2012 年度日本行動計量学会春の合宿セミナー（実行委員長：山本義郎）
をはじめとして，多くの学術学会において統計的因果推論に関する講演・セミナーが行われていることからもわかるように，日本国内においても，統計科学研究者・実務家の統計的因果推論や潜在反応モデルに対する関心が高まっていることを伺い知ることができる．

†

統計数理研究所：〒 190–8562 東京都立川市緑町 10–3

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1.2 原因の確率
本論文では，潜在反応モデルに基づいて，Pearl（1999）によって定義された 3 つの原因の確率（Probabilities of causation），すなわち，ある事象がもうひとつの事象を引き起こすのにどの程度必要，十分，あるいは必要十分であったかを評価する問題について概説する． 原因の確率に関連するものと意識していたかどうかは定かではないが，著者が知る限り，医学統計学の分野において，現実には曝露を受けて疾患を発症した対象者集団に対して曝露を受けなかった状況を想定し，そのときに疾患を発症した対象者の割合を評価する問題は，Sheps（1958, 1959, 1961）の相のアイデアにさかのぼることができる．そこでは，曝露を受けずに疾対差（Relative diﬀerence）
患を発症した対象者は曝露を受けても疾患を発症するという仮定の下では，曝露を受けて疾患を発症した割合 p1 と曝露を受けずに疾患を発症した割合 p0 が p1 = p0 + f (1 − p0 ) という関係式
で結びつけられることを指摘し，そこから相対差 f = (p1 − p0 )/(1 − p0 ) を導いている．ここに，
f は現実には曝露を受けず疾患も発症していない対象者が曝露を受けることで疾患を発症する割合と解釈されており，潜在反応モデルによる定式化は行われていなくても，そのアイデアの根底に潜在反応モデルがあることをうかがわせる．その後も，Fleiss（1973）が相対差に対する漸近分散を与えるなど，原因の確率とその周辺の話題は，直接的であれ間接的であれ，医学統計学研
究者を中心に数多く議論されてきた（Allard and Boivin, 1993; Beyea and Greenland, 1999; Cai
and Kuroki, 2005; Greenland, 1987, 1999; Greenland et al., 1993; Greenland and Robins, 1988;
Khoury et al., 1989; Kuroki and Cai, 2011; Robins and Greenland, 1989a, 1989b, 1991; Suzuki．
et al., 2012）
このように，医学や疫学の分野では，興味ある疾患がどの程度曝露に起因するものであるのかを評価することに関心があることが多いが，これを潜在反応モデルに基づいて定式化したのである．彼らは興味ある疾患が曝露に起因する確率に対してが Robins and Greenland（1989a）“現実には曝露を受けて疾患を発症した対象者が曝露を受けなかったならば疾患を発症しなかったであろう確率” という反事実的解釈を与え，この確率を原因の確率と呼んでいる．その後，
Pearl（1999）はこの原因の確率を必要性の確率（Probability of Necessity; PN）として定義している．PN と並行して，健常人が曝露されることによってどの程度疾患が引き起こされるのかを．これについ評価することも医学統計学における興味の対象の一つである（Khoury et al., 1989）
は “現実には曝露を受けていない健常者が曝露を受けたならば疾患を発症したて，Pearl（1999）
であろう確率” という反事実的解釈を与え，十分性の確率（Probability of Suﬃciency: PS）と呼んでいる．これらの意味からわかるように，いずれの原因の確率も，事象間の因果関係に密接に関係する問題であり，観測情報だけで評価することはできない．また，交絡因子（Confoundingが同定されたとしても原因の確率をバイアスなく評価することはできず，さらなる因果factor）
仮定を必要とするという原因の確率特有の問題も生じる． このことは，グラフィカルモデルを基盤とする因果分析法を用いても原因の確率の推測問題を解決することは困難であることを意味しており，変数間の因果関係を詳細に記述できる潜在反応モデルを用いて因果関係を記述することが重要となる．そこで，本論文では，これらの原因の確率に関する識別問題について議論するとともに，実験研究あるいは観察研究のフレームワークでこれらの確率の値がどのような範囲におさまっているのかを明らかにする．
2.

潜在反応変数）にしたがって原因の確率を定義するとともに，本論文では，Pearl（1999, 2009（黒木 訳, 2009）
その存在範囲を定式化するために，潜在反応モデルを用いる．X を 2 値の曝露変数（x1 : 曝露あ．また，pr(x, y)
り; x0 : 曝露なし）とし，Y を 2 値の反応変数とする（y1 : 疾患あり; y0 : 疾患なし）

統計的因果推論における原因の確率とその評価

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を (X, Y ) = (x, y) の同時確率，pr(y|x) を X = x を与えたときの Y = y の条件付き確率，pr(x)を X = x の周辺確率とする．他の確率についても同様に記す．
対象者 i が曝露を受けた場合（X = x1 ）に起こるであろう潜在的な反応を表す変数（潜在反応変数）
を Yx1 (i)，曝露を受けなかった場合（X = x0 ）に起こるであろう潜在反応変数を Yx0 (i) と記す
とき，Yx1 (i) − Yx0 (i) を対象者レベルの因果効果（Unit level causal eﬀect; Rubin, 2005）と呼ぶ．
定義からわかるように，潜在反応変数は対象者 i が固有にもつ値であるから決定論的である．対には Yx1 (i) が観測され，Yx0 (i) が観測されることは
象者 i が実際に曝露を受けた場合（X = x1 ）なく，対象者 i が実際に曝露を受けなかった場合（X = x0 ）には Yx0 (i) が観測され，Yx1 (i) が観測されることはない．このような性質を一致性（Consistency）という．このことからわかるように，一般に，対象者レベルの因果効果を識別することはできない．このことを因果推論の基本．一方，対象者がランダムサンプリングされているような場合には，問題という（Holland, 1986）
Yx1 (i) と Yx0 (i) はそれぞれ確率変数 Yx1 と Yx0 とみなせる． そこで，Yxk = yj である確率を
pr(Yxk = yj ) = pr(yj,xk ) とおくとき，本論文ではこれを因果リスク（Causal risk）と呼ぶことに（母集団レベルの）因果リスク差（Causal risk diﬀerence）と呼ぶことにし，pr(y1,x1 ) − pr(y1,x0 ) をする．ここに，yj,xk は “X が xk であったならばとるであろう Y の値は yj である (j, k = 0, 1)”と解釈される．
ランダム割りつけが適切に行われ，対象者がその割りつけにしたがう場合，X と (Yx1 , Yx0 )は独立とみなせるため，因果リスク差は関連リスク差（以後，単にリスク差という）を用いてpr(y1,x1 |x1 ) − pr(y1,x0 |x0 ) = pr(y1 |x1 ) − pr(y1 |x0 ) により推定できる．このことから，リスク差そのものは単なる統計的関連指標の一つであるが，ランダム割りつけと結びつくことによって因果的な意味を持つことがわかる．一方，観察研究においても，強い意味で無視可能（Strongly ignorである場合には因果リスクは識別可能となる（Rosenbaum and Rubin,able treatment assignment）．すなわち，曝露変数 X について，X と (Yx1 , Yx0 ) を条件付き独立にするような変数集合 S
1983）
が存在するとき，S を与えたときに処理割りつけは無視可能である，あるいは (X, Y ) に対して Sは SITA（Strongly Ignorable Treatment Assignment）条件を満たすという（この条件は，グラフィカ）．
ルモデルに基づく統計的因果推論では，バックドア基準に対応する：Pearl, 2009（黒木 訳, 2009）SITA 条件を満たす S を観測できれば因果リスク差は識別可能であり，pr(y1 |x1 , S) − pr(y1 |x0 , S)
を S に関する確率変数とみなしたときの期待値 Es {pr(y1 |x1 , S) − pr(y1 |x0 , S)} で与えられる．
ただし，因果リスク差を識別するのに SITA 条件を満たす変数集合の観測が不可欠というわけ
でないことに注意する．フロントドア基準をはじめとして，その他の識別可能条件の詳細につや Pearl（2009（黒木 訳, 2009））を参照されたい．
いては，Tian and Pearl（2002）
3.

原因の確率：定義とその解釈）にしたがって 3 つの原因の確率，すなわち，必
本節では，Pearl（1999, 2009（黒木 訳, 2009）（Probability of suﬃciency; PS），必要要性の確率（Probability of necessity; PN），十分性の確率
十分性の確率（Probability of necessity and suﬃciency; PNS）を紹介する．
まず，PN は
(3.1)

PN = pr(y0,x0 |x1 , y1 )，と定義される．PN は，現実には曝露を受けて疾患を発症した対象者が曝露を受けなかった
ならば疾患を発症しなかったであろう反事実の確率であり（Pearl, 1999），Robins and Greenland（1989a）が原因の確率と呼んでいたものである．また，直観的には，y0,x0 の記述的表現の対偶（“Y = y1 ⇒ X = x1 ”）をとればわかるように，PN は，曝露を（“X = x0 ⇒ Y = y0 ”）

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受けたことが疾患を発症したことの必要条件となっている程度を表したものと解釈することができる．
同様に，PS は
PS = pr(y1,x1 |x0 , y0 )と定義され，現実には曝露を受けていない健常者が曝露を受けたならば疾患を発症したであろ． また，y1,x1 の記述的表現（“X = x1 ⇒ Y = y1 ”）
う反事実の確率を表している（Pearl, 1999）
からわかるように，PS は，曝露を受けたことが疾患を発症したことの十分条件となっている程度を表したものと解釈することができる．
PN，PS から生まれる自然な概念として PNS を考えることができる．この原因の確率は潜在反応変数の同時確率として
PNS = pr(y1,x1 , y0,x0 )，(3.2)と定義される．PNS は，曝露が疾患を引き起こす必要かつ十分な原因である，すなわち，曝露の有無が疾患に対する実際の原因（Actual cause）となっている程度を表したものと解釈することができる．
さて，PN, PS, PNS の関係について，
PNS = pr(y1,x1 , y0,x0 ) = pr(y1,x1 , y0,x0 , x1 ) + pr(y1,x1 , y0,x0 , x0 )= pr(y1 , y0,x0 , x1 ) + pr(y1,x1 , y0 , x0 )（一致性を利用）= pr(y0,x0 |x1 , y1 )pr(x1 , y1 ) + pr(y1,x1 |x0 , y0 )pr(x0 , y0 )= PN × pr(x1 , y1 ) + PS × pr(x0 , y0 )が成り立つことから，お互いに無関係な尺度ではないこと，そして 3 つの原因の確率のうち 2つが識別可能であれば残りの 1 つも識別可能であることがわかる．
ランダム化試験が実施されているような状況，すなわち，X と {Yx1 , Yx0 } が独立である状況
では，PN はpr(y0,x0 , x1 , y1 )pr(y0,x0 , y1,x1 , x1 )=pr(x1 , y1 )pr(x1 , y1 )pr(y1,x1 , y0,x0 )=pr(y1 |x1 )PNS=
pr(y1 |x1 )PN =（一致性を利用）（X と {Yx1 , Yx0 } の独立性を利用）（PNS の定義）とあらわすことができ，PS についても同様な手続きにより PS = PNS/pr(y0 |x0 ) とあらわせる
ことがわかる．なお，PN と PS は解釈の違いこそあれ，定式化そのものに対称性があるため，今後は PS に関する議論は必要がない限り省略する．
PN, PS, PNS 以外にも，可能化の確率（Probability of Enablement; PE）
pr(y1,x1 |y0 ), 無能化
pr(y0,x0 |y1 ) といった反事実確率を考えることもできるの確率（Probability of Disablement; PD）（Pearl, 2009（黒木 訳, 2009））．PE については
pr(y1,x1 |y0 ) = pr(y1,x1 , x0 |y0 ) + pr(y1,x1 , x1 |y0 )= pr(y1,x1 |x0 , y0 )pr(x0 |y0 )（一致性を利用）= PS × pr(x0 |y0 )（PS の定義）と変形することができ，PD についても同様に pr(y0,x0 |y1 ) = PN × pr(x1 |y1 ) と変形することが統計的因果推論における原因の確率とその評価49できる．このことは，PE や PD における識別問題や存在範囲の問題は PN や PS のそれらに帰着されることを意味している．また，0 ≤ pr(x0 |y0 )，pr(x1 |y1 ) ≤ 1 であることに注意すれば，PEと PD はそれぞれ PN と PS を過小評価していることは明らかである．なお，PD や PE については本論文で紹介する PN や PS の性質を利用することができるため，今後は PD や PE に関する議論は必要がない限り省略する．
4.

原因の確率：存在範囲

4.1 導出方法
原因の確率 PN, PS, PNS は，いずれも定義からわかるように，潜在反応変数の確率を用いて定義されているため，付加的な仮定なくして観察データを用いて識別することはできない（Pearl,． この問題を解決するために，Tian and Pearl（2000）は，Balke（1995）によって開発された
1999）
最適化プログラムを用いてこれらの原因の確率の存在範囲を定式化している．本論文では，これを Tian-Pearl Bounds ということにする．Balke（1995）が開発したこの最適化プログラムは，
線形計画問題を記号論的に解くための UNIX 上で動作する C 言語で作成されたプログラムであがある（UNIX を使用しなくてもソフトウェア Cygwin（http://www.cygwin.com/から入手可能）
れば起動する）．このプログラムを用いれば，Tian-Pearl Bounds は，観測確率や因果リスクを
潜在反応変数に関する同時確率の線形結合として表現したものを制約条件とし，PN, PS, PNSのそれぞれを目的関数とした線形計画問題の最適解として得られる．
たとえば，PN の存在範囲を求める問題は，潜在反応変数を含む確率 pr(yi,x1 , yj,x0 , xk ) を変数とみなしたpr(x1 , yi ) = pr(yi,x1 , y0,x0 , x1 ) + pr(yi,x1 , y1,x0 , x1 )
(4.1)
pr(x0 , yi ) = pr(y0,x1 , yi,x0 , x0 ) + pr(y1,x1 , yi,x0 , x0 )pr(yi,x1 ) = pr(yi,x1 , y0,x0 , x0 )+pr(yi,x1 , y1,x0 , x0 )+pr(yi,x1 , y0,x0 , x1 )+pr(yi,x1 , y1,x0 , x1 )
(4.2)
pr(yi,x0 ) = pr(y1,x1 , yi,x0 , x0 )+pr(y0,x1 , yi,x0 , x0 )+pr(y1,x1 , yi,x0 , x1 )+pr(y0,x1 , yi,x0 , x1 )

(4.3)

1


pr(yi,x1 , yj,x0 , xk ) = 1, pr(yi,x1 , yj,x0 , xk ) ≥ 0

i,j,k=0を制約条件 (i, j, k = 0, 1) とし，(4.4)

PN = pr(y1,x1 |x0 , y0 ) =pr(y1,x1 , y0,x0 , x0 )pr(x0 , y0 )を目的関数とした線形計画問題に帰着される． ここに，制約条件（4.1）式の左辺にある同時確率
式の分母はデータから推定できるので既知の定数として扱われ，制約条件
および目的関数（4.4）（4.2）式の左辺にある因果リスクについては，たとえば，SITA 条件あるいはランダム化試験より推定可能であると仮定される．もちろん，制約条件（4.2）式の左辺にある因果リスクを識別で（4.1）式と（4.3）式を用いて原因の確きない状況においては，同時確率 pr(x, y) に関する制約条件
率 PN の存在範囲を定式化することになる．
ちなみに，Balke（1995）
によって開発された最適化プログラムは，原因の確率を含めて，さまざ
まな因果的量の存在範囲を求める問題に適用されており，直接効果（Cai et al., 2008; Sjolander,，ノンコンプライアンスが存在する場合の治療効果（Balke and Pearl, 1997），未観測交絡
2009）
因子がある場合の因果リスク差（Kuroki and Cai, 2008; Kaufman et al, 2009）などの存在範囲を求めるのに用いられている．ただし，目的関数や制約条件に現れる変数の係数が未定係数（PN

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ではこれが既知の定数 1 となっている）
として与えられるような線形計画問題にこの最適化プロ
グラムを直接的に適用しても直接的に因果的量の存在範囲を定式化することはできない（Kuroki．
et al., 2010）
Balke（1995）
によって開発された最適化プログラムを使えば，計算過程をブラックボックスとしたまま原因の確率の存在範囲を求めることができる．しかし，実際のところ，原因の確率の存在範囲の定式化を行うのに，線形計画法を用いなければならないというわけではないし，この最適化プログラムを使わずに導出することでさまざまな知見が得られることもある．そこで，を参考に，PN の存在範囲を定式化することにしよう．
本節では，Cai et al.（2007）
まず，一致性より，pr(y0,x0 |x0 , y1 ) = pr(y0 |x0 , y1 ) = 0，pr(y0,x0 |x0 , y0 ) = pr(y0 |x0 , y0 ) = 1 が得られることから，潜在反応変数 Yx0 = y0 の確率はpr(y0,x0 ) = pr(y0,x0 |x1 , y1 )pr(x1 , y1 ) + pr(y0,x0 |x0 , y1 )pr(x0 , y1 )+pr(y0,x0 |x1 , y0 )pr(x1 , y0 ) + pr(y0,x0 |x0 , y0 )pr(x0 , y0 )= pr(y0,x0 |x1 , y1 )pr(x1 , y1 ) + pr(y0,x0 |x1 , y0 )pr(x1 , y0 ) + pr(x0 , y0 )とかける．したがって，PN は
PN = pr(y0,x0 |x1 , y1 ) =pr(y0,x0 ) − pr(x0 , y0 ) − pr(y0,x0 |x1 , y0 )pr(x1 , y0 )pr(x1 , y1 )とかけるが，pr(y0,x0 |x1 , y0 ) は潜在反応変数の条件つき確率なので観測データから推定することができない．そこで，極端なケースとして pr(y0,x0 |x1 , y0 ) = 1 とおくと，
(4.5)

PN ≥

pr(y0,x0 ) − pr(y0 )pr(x1 , y1 )なる不等式が得られ，pr(y0,x0 |x1 , y0 ) = 0 とおくと，
(4.6)

PN ≤

pr(y0,x0 ) − pr(x0 , y0 )pr(x1 , y1 )なる不等式が得られる．実際には，PN は潜在反応変数の条件つき確率であるから 0≤P N ≤1 を
式の右辺は 0 を下回り，（4.6）式の右辺は 1 を上回ることがあ
満たさなくてはならないが，（4.5）
る．これらの考察をまとめて，PN の存在範囲は
⎧
⎫
⎧
⎫
⎨
⎬
⎨
⎬
0
1
max
(4.7)
≤ PN ≤ min
pr(y
pr(y
0,x0 ) − pr(y0 )0,x0 ) − pr(x0 , y0 )⎩⎭⎩⎭pr(x1 , y1 )pr(x1 , y1 )となる．pr(y0,x0 ) はランダム化実験であれば pr(y0,x0 ) = pr(y0 |x0 ) により，観察研究であれば，
たとえば，SITA 条件を満たす共変量集合 S を用いて pr(y0,x0 ) = Es {pr(y0 |x0 , s)} に基づいて推定することになる．これと同様な手続きを行うことにより，PNS の存在範囲の下限（Lowerと上限（Upper bound）
はそれぞれbound）
⎫
⎧
0
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎬
⎨ pr(y1,x1 ) − pr(y1 )(4.8)
PNS ≥ max⎪pr(y0,x0 ) − pr(y0 ) ⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎭
⎩
pr(y1,x1 ) − pr(y1,x0 )統計的因果推論における原因の確率とその評価

⎧
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎨

(4.9)

pr(y1,x1 )pr(y0,x0 )pr(xPNS ≤ min
1 , y1 ) + pr(x0 , y0 )⎪⎪⎪pr(y1,x1 ) − pr(y1,x0 )⎪⎪⎪⎩+pr(x0 , y1 ) + pr(x1 , y0 )

51

⎫
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎬
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎭

となり，PNS は因果リスク差 pr(y1,x1 ) − pr(y1,x0 ) を下回ることはなく，因果リスク pr(y1,x1 )や pr(y0,x0 ) を上回ることもないことがわかる．このことは，実際のデータ解析において，因果リスク差に関する片側仮説検定問題，すなわち，帰無仮説：因果リスク差 = 0 vs 対立仮説：
因果リスク差 > 0 において，帰無仮説が棄却されれば PNS の帰無仮説 PNS = 0 も棄却されることを意味する（因果リスク差について帰無仮説が棄却されない場合には，PNS が 0 であるか
式，
（4.8）
式，
（4.9）式に潜在反応変数の確率 pr(yx ) が含まどうかは判定できない）
．なお，
（4.7）
れていることからわかるように，交絡因子を同定しなければ，PN, PS, PNS, PE, PD といった原因の確率の存在範囲をバイアスなく評価することはできない．また，一般に，交絡因子を同定できたとしても原因の確率の存在範囲の下限と上限は一致しないことから，交絡因子の同定に加えて，何らかの因果仮定を付加しなければ原因の確率をバイアスなく評価することはでき
ないことがわかる．
4.2 共変量情報の利用
Tian-Pearl Bounds に限らず，このようにして求められた因果的量（因果リスク差，直接/間接
効果，総合効果など）の存在範囲は，“最悪の状態” を想定して，潜在反応変数を含んだ確率に0 と 1 を代入した結果として与えられるため，その存在範囲があまりにも広く，定量的評価に結びつきにくいと指摘されることがある．そのような場合には，潜在反応変数を含んだ確率を
感度パラメータとみなしたり，この確率に対する制約条件を追加することにより現実的な存在範囲を導出することができる．これとは若干異なる方法として，Kuroki and Cai（2011）は観察
研究あるいは実験研究においてしばしば観測される共変量の情報を利用することで Tian-Pearl
Bounds よりも狭い（正しくは，広くない）
存在範囲を与えることができることを示している．その方法は単純であり，（1） S を共変量集合とするとき，S の値にしたがって対象者を層別した上で，（2） 各層ごとに原因の確率の存在範囲を計算し，（3）（2）の結果に共変量の分布を重みづけて要約する．
という手続きにしたがうものである（このアイデアは，Cai et al.（2007, 2008）で与えられている）
直観的には，Tian-Pearl Bounds はすべての層に対して同じ評価式を用いて定式化されているのでは，それぞれの層において存在範囲を評価した上で，その結に対して，Kuroki and Cai（2011）
果を要約することにより存在範囲が定式化されている．そのため，Tian-Pearl Bounds よりも存在範囲の絞り込みを行うことが可能である．また，共変量情報を用いない場合には，Tian-Pearl
Bounds と一致する．
さて，共変量情報を利用した存在範囲に関する興味深い性質として，共変量 S が必ずしも曝露変数 X と結果変数 Y の間の交絡因子でなくてもよいことがあげられる．その例のいくつかを図 1 に示す．ここに U, U1 , U2 は未観測変数の集合を表す．また，矢印 (→) は矢筈にある変数が鏃にある変数に影響を与えており，双方向矢印 (↔) は 2 つの変数間が互いに関連するも（a）は，S が X と Y の両方に影響を与える交のの因果関係はないことを意味している． 図 1（b）は，S が Y にだけ影響を与える予後因子（prognostic
絡因子となっている場合であり，図 1

52

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図 1．共変量 S が観測された場合の基本構造．

factor）となっている場合である．図 1（c）は，S が X にだけ影響を与える操作変数（Instrumental
variable; Bowden and Turkington, 1984; Greenland, 2000）となっている場合であり，図 1（d）は，
S で調整することでバイアスを引き起こす M 構造
（M-structure, M-bias; Greenland et al., 1999;と呼ばれる状況である．なお，図 1（e）は S が X と Y のいずれにも影響を与えGreenland, 2003）ていない状況であり，この場合には Tian-Pearl Bounds と Kuroki and Cai（2011）で与えた存在（a）〜
範囲は一致する．観察研究と実験研究のいずれにおいても，想定される状況の多くは図 1（e）の組み合わせにより表現できるため，Kuroki and Cai（2011）で与えた存在範囲は多くの状況に適用可能，すなわち，共変量情報を用いた場合の存在範囲は Tian-Pearl Bounds よりも広くはならないことがわかる．これらの考察は，共変量は対象者が曝露を受けた，あるいは曝露を受けなかった結果として観測される変数ではないという（極小な）因果的情報があれば，共変量情報を積極的に利用することにより，Tian-Pearl Bounds よりも狭い存在範囲を与えることができることを意味する．
4.3 存在範囲の解釈
本節では，PN および PNS の存在範囲について解釈を与えるために，ランダム化試験が行われている状況を想定し，X が {Yx1 , Yx0 } と独立であると仮定する．このとき，PNS の存在範囲は
max {0, pr(y1 |x1 ) − pr(y1 |x0 )} ≤ PNS ≤ min pr(y1 |x1 )，pr(y0 |x0 )で与えられる．ランダム化試験が行われているとき因果リスク差はリスク差 pr(y1 |x1 )−pr(y1 |x0 )により評価できることから，リスク差に関する片側仮説検定問題，すなわち，帰無仮説：リスク差 =0 vs 対立仮説：リスク差 > 0 において，帰無仮説が棄却されれば PNS の帰無仮説 PNS = 0 も棄却されることを意味する（リスク差について帰無仮説が棄却されない場合には，PNS が 0 であるかどうかは判定できない）．
一方，PN の存在範囲はpr(y1 |x1 ) − pr(y1 |x0 )pr(y0 |x0 )(4.10)
max 0,≤ PN ≤ min 1,
pr(y1 |x1 )pr(y1 |x1 )で与えられ，曝露群寄与危険度割合（Attributable fraction（exposed）；しばしば寄与分画（曝露者）と．また，対象とする群が明らかである場も呼ばれることもある：Porta, 2008（日本疫学会 訳, 2010）統計的因果推論における原因の確率とその評価

53

図 2．曝露群寄与危険度割合と PN の関係（AF は曝露群寄与危険度割合を意味する）．

合には，単に寄与危険度割合や寄与割合とも呼ばれることもある）(pr(y1 |x1 )−pr(y1 |x0 ))/pr(y1 |x1 )を下回らないこと，言いかえれば，曝露群寄与危険度割合は常に原因の確率を過小評価していることを意味する．このことは，実際のデータ解析において，曝露群寄与危険度割合に関する片側仮説検定
問題，すなわち，帰無仮説：曝露群寄与危険度割合 = 0 vs 対立仮説：曝露群寄与危険度割合 > 0
において，帰無仮説が棄却されれば PN の帰無仮説 PN = 0 も棄却されることを意味する（曝露
群寄与危険度割合について帰無仮説が棄却されない場合には，PN が 0 であるかどうかは判定できない）．
ところで，曝露群寄与危険度割合は，しばしば曝露群の罹患における曝露に起因する部分の発生の割合と解釈され，曝露群における疾患発症のうち何 % が曝露によるものかを評価することを試みたものであるといえる．しかし，こういった解釈は PN に対するものであるとともに，PN の存在範囲（4.10）
式は，因果的仮定なしでは曝露群寄与危険度割合に対して同じような解釈（4.10）式より，この曝露群寄与をすることは難しいことを示唆している．また，PN の存在範囲
危険度割合が原因の確率を過小評価していること，そして負の値を取りうることが容易にわかる（負の値を取るがゆえに，「割合」という名称を付加することが問題視されることもあるが，本論文ではこういった名称の良し悪しについては議論しない）．
ここで，ランダム化試験が適切に行われている状況を仮定したうえで，曝露群寄与危険度割合
が原因の確率を過小評価していることを，図 2 のグラフを用いて説明しよう．図 2 の棒グラフは曝露群と非曝露群それぞれにおける疾患割合 pr(y1 |x1 ) と pr(y1 |x0 ) の大きさを示しており，棒の長さの差異が因果リスク差 pr(y1 |x1 )−pr(y1 |x0 ) に相当する．pr(y1 |x1 ) は，曝露の有無にかかわらず疾患を発症するであろう対象者の割合 pr(y1,x1 , y1,x0 ) と曝露しなければ疾患を発症することのなかったであろう対象者の割合 pr(y1,x1 , y0,x0 ) の和によって構成されており，pr(y1 |x0 ) は，曝露の有無にかかわらず疾患を発症するであろう対象者の割合 pr(y1,x1 , y1,x0 ) と曝露しなかったがゆえに疾患を発症するであろう対象者の割合 pr(y0,x1 , y1,x0 ) の和によって構成されている．
すなわち，pr(y1,x1 , y1,x0 ) は共通に含まれているので，pr(y1 |x1 ) から pr(y1 |x0 ) を引けばこの確率に対応する項は相殺され，pr(y1,x1 , y0,x0 ) −pr(y0,x1 , y1,x0 ) となる．このことから，曝露群寄与危険度割合の分子は PN の分子を pr(y0,x1 , y1,x0 ) の分だけ過小評価している，すなわち，曝露群寄与危険度割合と PN の観点からは pr(y0,x1 , y1,x0 )/pr(y1 |x1 ) の分だけ過小評価していることがわかる．逆に，ランダム化試験が適切に行われている状況において pr(y0,x1 , y1,x0 ) = 0 であれ
ば（もちろん，この仮定は一般にデータを用いて検証することはできない），曝露群寄与危険度割

統計数理

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合によって PN を適切に推定できることがわかる．この仮定は，しばしば単調性（Monotonicity）と呼ばれ，原因の確率を識別するのに重要な役割を果たす．
5.

原因の確率：識別可能条件

さて，前節で述べたように，原因の確率を評価する際の大きな問題点の一つとして，仮に交絡因子が同定されていたとしても PN, PS, PNS を識別することはできないことがあげられる．この問題を解決する一つの方法として，前節の最後に述べた単調性，すなわち，pr(y1,x0 , y0,x1 ) = 0という仮定が用いられる．この仮定は，曝露を受けても疾患を発症しないにもかかわらず，曝（あるいは，そう
露を受けなければ疾患を発症するという “あまのじゃく” な現象は起こらない
いった対象者はいない）
ことを意味している（もちろん，原因の確率を識別するのに必ずしもこ）．ここに，単の仮定を用いなければならないというわけではない：Pearl, 2009（黒木 訳, 2009）
調性は対象者レベルの因果的仮定なのでデータ生成過程の視覚的表現であるグラフィカルモデ
ルでは表現できないことに注意する．この仮定の下では，PN はPN =pr(y0,x0 ) − pr(y0 )pr(x1 , y1 )で与えられる．したがって，ランダム割りつけが行われている状況であれば
PN =pr(y0 |x0 ) − pr(y0 )pr(y1 |x1 ) − pr(y1 |x0 )=pr(x1 , y1 )pr(y1 |x1 )となり，前節で述べた曝露群寄与危険度割合となる．前節で述べたことの繰り返しであるが，曝露群寄与危険度割合は，ランダム割りつけが行われており，かつ単調性が成り立つという仮定の下で PN を意味する．また，同じ仮定の下では PN が曝露群寄与危険度割合と一致することに注；しばしば，
意すれば，このときの PD は人口寄与危険度割合（Attributable fraction（Population））(pr(y1 ) − pr(y1 |x0 ))/pr(y1 ) と
寄与分画
（人口）
とも呼ばれる：Porta, 2008（日本疫学会 訳, 2010）
一致し，人口寄与危険度割合は曝露群寄与危険度割合を過小評価していることがわかる．
一方，PNS は
PNS = pr(y1,x1 ) − pr(y1,x0 )と因果リスク差と一致し，特に，ランダム割りつけが行われている状況であればPNS = pr(y1 |x1 ) − pr(y1 |x0 )となり，リスク差と一致する．
以上のことは，潜在反応モデルの記述能力の高さを示すとともに，グラフィカルモデルに基づく因果分析法の限界を示す例ともいえる．グラフィカルモデルは変数間の条件付き独立性，
すなわち母集団レベルの因果関係を記述したものであるため，対象者の属性を表現することは難しい．すなわち，このことは，グラフィカルモデルに基づく統計的因果推論の議論において成り立つ結果は潜在反応モデルにおいても成り立つが，逆が成り立つとは限らないことを意味）．
する（Pearl, 2009（黒木 訳, 2009）
6.

おわりに

によって定義された 3 つの原因の確率，必要性の確率，十分性の確
本論文では，Pearl（1999）率，必要十分性の確率を評価する問題について，存在範囲の問題および識別問題を中心に概略を説明した． 本論文で議論した原因の確率はデータが同時分布の形式で採取されていることが仮統計的因果推論における原因の確率とその評価

55

定されている．したがって，データが pr(xi |yj )(i, j = 0, 1) の形式でまとめられるケースコント
ロールデータからは，単調性やランダム割りつけを仮定しても原因の確率を識別することはで
きず，さらなる仮定を付加して識別可能な量に変換するか，そうでなければ存在範囲の評価問
題に帰着されることになる．たとえば，ランダム化試験が実施されている状況において単調性（Causal relative risk）の存在範囲を評価する問題を仮定すると，PN の場合は因果的相対リスクに帰着され，PNS の場合は因果リスク差の存在範囲を評価する問題に帰着される． ケースコン
トロールデータに基づいて因果的相対リスクや因果リスク差の存在範囲を求める問題は Kuroki（2010）で議論されているので参照されたい． このように，よく知られた研究デザインにおet al.
いても，追加的な因果的仮定を抜きにして原因の確率を適切に評価することは困難であるため，これらを解決していくことが今後の課題の一つであろう．
また，原因の確率に関連する概念として，寄与危険度割合をはじめとして多くの尺度が存在するため，細心の注意を払いながら，どの場面でどの尺度を用いるかを考える必要があるであろはこれらをまとめるとともに，ランダム化試験が行われている状況の下
う．Suzuki et al.（2012）
での存在範囲を求めている．なお，Suzuki et al.（2012）でまとめられた尺度について，病因割合）を（Etiological Fraction；しばしば，病因分画とも呼ばれる：Porta, 2008（日本疫学会 訳, 2010）
除いたものの存在範囲についてはおおむね本論文で述べた事実（あるいは Tian and Pearl, 2000の結果）から容易に導出できるが，統計的な性質については，今後の研究において，より詳しく議論していく必要がある．
は，佐藤（1994）を参考に，PN を pr(s|x1 , y1 ) を与えられた重最後に，Cai and Kuroki（2005）
みとする重みつけ推定量を用いて，PNS を pr(s) を与えられた重みとする重みつけ推定量を用いて推定したときの分散の推定量を提案した．一方，Kuroki and Cai（2011）は観察研究においてはこれらの重みもデータから推定されることに着目し，Cai and Kuroki（2005）で与えられた分散の推定量の改良を試みるとともに，共変量選択問題を議論している．これらの結果は離散データを想定したものであるため，より一般的な統計モデルに基づく議論については今後の課題である．
なお，本論文での議論は疾患が発症するかどうかに関心を持つ場合に限定されており，病因割合のような疾患の発症時期に関心がある因果的尺度については議論の対象外とした．これについては改めて議論させていただくことにしたい．
謝

辞

本論文の執筆にあたって，査読者および横浜市立大学の田栗正隆氏からたいへん丁寧でかつ有益な助言をいただいた． これらの方々に心より感謝の意を表す．本研究の一部は，文部科学による研究助成を受けて行われたものである．
省科学研究費補助金基盤研究
（C ）

参

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Probabilities of Causation and Their Evaluations
Manabu Kuroki
The Institute of Statistical Mathematics

This paper reviews a basic framework of “probabilities of causation” deﬁned by Pearl（1999）, namely, probabilities that one observed event was a necessary（or suﬃcient, orboth）cause of another. In particular, we discuss the identiﬁcation problems of probabilities of causation, and formulate their bounds when the causal eﬀect is estimable fromexperimental or observational studies.

Key words: Back door criterion, linear programing method, monotonicity, strongly ignorable treatment.
assignment（SITA）