ルービン因果モデル
ルービン因果モデル(ルービンいんがモデル、Rubin causal model、RCM)は、ネイマン-ルービン因果モデルとしても知られ 、ドナルド・ルービンにちなんで名付けられた、潜在アウトカムのフレームワークに基づく原因と結果の統計分析へのアプローチである。 「ルービンの因果モデル」という名前は、 Paul W.Hollandによって最初に造られた 。潜在的な結果のフレームワークは、1923年の修士論文でイェジ・ネイマンによって最初に提案されたが 、完全にランダム化された実験の文脈でしか議論されなかった 。ルービンはそれを観察研究と実験研究の両方で因果関係について考えるための一般的な枠組みに拡張した 。
これまでに見たアウトカムは、実際には測定されない。定義上、特定の期間にわたって被験者に対する複数の治療の効果を観察することは不可能である。ジョーは「新薬を服用すること」と「新薬を服用しないこと」の両者を同時に満たすことはできない。したがって、データは次のようになる。
疑問符は、観察できなかった反応を示す。因果推論の根本問題 Fundamental Problem of Causal Inference とは、因果効果を直接観察することは不可能であるということである。ただし、これによって「因果推論」そのものが不可能になるわけではない。特定の技術と仮定により、根本問題を克服することができる。
次のデータがあると仮定する。
効果が一定であるものとを仮定した場合、コントロールにおけるジョーの潜在アウトカムを推測できる。
Y t ( u ) = T + Y c ( u ) {\displaystyle Y_{t}(u)=T+Y_{c}(u)}
そして
Y t ( u ) − T = Y c ( u ) {\displaystyle Y_{t}(u)-T=Y_{c}(u)}
観測されていない値を推測したい場合、効果が一定であることを仮定することができる。次の表は、効果が一定であることを仮定した場合に合致するデータを示している。
治療した場合のアウトカムは異なるが、すべての被験者の因果効果は同じである。