ルービン因果モデル
ある被験者における [潜在アウトカムの] 観測は、他の被験者への治療の割り付けによって影響を受けないようにする必要がある
—D. R. Cox,Planning of Experiments
ドナルド・ルービンは、以下の 2 つを満たすものを Stable Unit Treatment Value Assumption(SUTVA)として定義した。 なお、サトヴァと発音する。
解析の単位(個人、集団など)間で相互干渉がない - there is no interference between units
同じ処置なら内容は同じ(内容が違うなら別の処置として扱う)- there are no hidden versions of treatmen how unit i received treatment
これまでの例で考えると、ジョーの血圧はメアリーが新薬を受け取るかどうかに依存するべきではない。しかし、もしそうならどうなるだろうか?ジョーとメアリーが同じ家に住んでいて、メアリーがいつも料理をしているとする。新薬を服用するとメアリーは塩辛い食べ物が食べたくなり、新薬を服用しない場合よりも多くの塩を使って調理する。 高食塩食はジョーの血圧を上昇させる。 したがって、ジョーのアウトカムは、ジョーが服薬とメアリーの服薬の両方に依存する。
SUTVA違反は、因果推論をより困難にする。より多くの治療を検討することにより、それに依存する観測値を説明できる。 ジョーの服薬の有無だけでなく、メアリーの服薬の有無も加味して、以下の4パターンを考える。
ある時点での単一の被験者に対する治療の因果効果は、治療ありと治療なしのアウトカムの差である。因果推論の根本的な問題は、単一の被験者に対する因果効果を観察することが不可能であるということだ。あなたはアスピリンを服用するか、服用しないかのどちらかだ。結果的に、欠落している反事実を推定するために仮定を置く必要がある。
ルービン因果モデルは操作変数法や構造方程式モデリングなどの因果推論手法にも関連がある 。