ルービン因果モデル
新薬の因果効果は、2つの潜在アウトカムの単純な差であり、どちらも発生する可能性があるため、明確に定義されている。この場合、私たち(または他の何か)は、少なくとも概念的には世界を操作できるため、あることが起こったり、別のことが起こったりする可能性がある。
潜在アウトカムの 1 つが発生しない場合、この因果効果の定義は問題になる。たとえば、ジョーの身長が体重に及ぼす因果関係は何だろうか?素朴に考えると、これは他の例と似ているように思える。 2つの潜在アウトカムを比較する必要がある。処置群(3 インチ高い身長として定義)の場合のジョーの体重と、コントロール群(現行の身長として定義)の場合のジョーの体重だ。
少し考えれば問題が浮き彫りになる:ジョーの身長を上げることはできない。ジョーを背の高くする方法がないため、概念的にも、ジョーが背が高い場合の体重を観察する方法はない。ジョーの身長を「操作」することはできないので、身長が体重に及ぼす因果関係を調査することは意味がない。そこでスローガン:
NO CAUSATION WITHOUT MANIPULATION(操作なくして因果なし)
—Holland,Statistics and Causal Inference
以下の例を考える
すべての因果効果の平均を取ることにより、平均因果効果を「計算」することができる。
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。
たとえば、ジョージの血圧がコントロールで154、治療で140になると仮定する。因果効果の絶対値は -14 だが、治療した場合の140に対してパーセンテージの差を計算すると -10% である。サラの血圧が治療で200、コントロールで184である場合、因果効果は絶対値では +16 だが、治療値では +8% である。ジョージの血圧の変化は絶対値では小さい(-14対+16)が、変化率では大きくなる(-10%対+8%)。ジョージとサラの平均因果効果は絶対値では +1 だが、パーセンテージで考えると -1 となる。