ルービン因果モデル
他の被験者は、全員、新薬を服用すると血圧が上昇するかもしれない。 他の被験者の因果効果に関係なく、ジョーの因果効果は、新薬を服用していなかった場合の血圧に比べて血圧が低いこと、となる。
被験者を増やしてみる。
因果効果は、すべての被験者で異なっているが、因果効果がマイナスであることから、新薬はジョー、メリー、ボブに「有効」であるといえる。彼らの血圧は、それぞれが新薬を服用しなかった場合よりも新薬を使用した方が低くなる。一方、サリーの場合、新薬は血圧の上昇を引き起こす。
潜在アウトカムが意味を成すためには、少なくとも事前(a priori)にそれが可能でなければならない。 たとえば、ジョーがどうやっても新薬を入手できない場合は、 Y t ( u ) {\displaystyle Y_{t}(u)} は彼には不可能である。 それは決して起こり得ない。そしてもし Y t ( u ) {\displaystyle Y_{t}(u)} が理論的にも観察することができないのならば、ジョーの血圧に対する新薬の因果効果は定義されない。