統計的因果推論

統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである。20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。なお、「因果推論(Causal inference)」とのみ言う場合は、統計学に限らず哲学などを含めた、より広範な領域の議論を含むが、統計学、データサイエンス、経済学に関連する文脈で「因果推論」と言われる場合、しばしば「統計的因果推論」の手法に関わるものを指していることが多い。
手法.
　統計的因果推論のより具体的な手法としては、次のようなものが含まれる。
実験計画法.
　RCTのような介入をこれから行う実験のことを「前向き研究」、介入がすでに起こったものを後から観察するような自然実験の結果観察を「後向き研究」という呼び方で区別することも多い。なお、統計的因果推論の定義の一つとして、反事実モデル （Counterfactual Model）を採用した推論であるとされ、「統計的因果推論」といった場合には、RCTを含まずに、後向き研究の範囲のみを指しているのではないかと思われる場合が多い。
2つの潮流.
ドナルド・ルービンらによるもの：潜在反応モデル.
→ルービン因果モデル　（Rubin Causal Model、RCM）を参照。
ジューディア・パールらによるもの：介入「do」の導入.
（書きかけの項目です）
ロビンズらによるもの.
（書きかけの項目です）
影響・評価.
社会科学分野.
経済学.
2010年代には経済学を中心とする社会科学分野において、大学院クラスの統計調査に関するテキストでは、標準的に扱われるトピックとなり、2020年前後には、RCTや自然実験を用いた研究者のノーベル経済学賞の受賞が相次いだ。