ルービン因果モデル
因果効果は、2つの潜在アウトカムの違いとして定義される。 この例では潜在アウトカムが2つより多く、複数の因果関係が考えられる。 第一に、メアリーが服薬した場合における、ジョーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 130 − 140 {\displaystyle 130-140} として計算される。 第二に、メアリーが服薬しなかった場合における、ジョーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 120 − 125 {\displaystyle 120-125} として計算される。 第三に、ジョーが服薬しなかった場合における、メアリーの服薬とジョーの血圧との因果関係であり、 140 − 125 {\displaystyle 140-125} として計算される。 ジョーの血圧に対する因果効果は、メアリーの服薬によるものの方がジョー服薬によるものよりも大きく、その方向は反対である。
このように、より多くの潜在アウトカムを検討することにより、SUTVAを保持させることができる。 ただし、ジョー以外の被験者がメアリーの服薬に依存している場合は、さらなる潜在アウトカムを考慮する必要がある。 従属ユニットの数が多いほど、考慮しなければならない潜在アウトカムが多くなり、計算が複雑になる(20 人の治療のそれぞれが 20 人全員のアウトカムに影響を与える事態を想像しよう)。 コントロールと比較した単一の処置の因果効果を(簡単に)推定するためには、SUTVAの成立が必要である。