7 Ø ZはXとYの共通原因(Common Cause) Ø XとYの間に因果効果でない統計的関連(交絡)が⽣じる Ø X<- Z ->Yという裏⼝経路(Backdoor Path) Ø Lを条件づける(四⾓で囲む)ことで裏⼝経路を閉じる X Y Z X Y Z DAGルール1︓ “共通の原因”による裏⼝経路
10 X Y C U (Hernan, et al 2004) (edX Free Online Course by Hernan) 1. 追跡の失敗(Loss-to-follow-up) 2. 競合リスク(Competing Risk) 3. サンプリング⽅法 4. ⽋測データ(Missing Data) 5. ⾃⼰選択(Self-selection) બόΠΞε͕ੜ͡ΔγφϦΦ 対象選択の条件が曝露・治療に影響を受けているか︖
伝統的な交絡因⼦の定義がうまくいかないケース 13 U2 Z U1 X Y Ø XとYの間に裏⼝経路はなし Ø ZはU1 とU2 の共通効果 Ø 調整不要 Ø Zは・・・ Ø 曝露と関連 Ø 曝露を条件づけてもアウトカムと関連 Ø 曝露効果の経路上にない U2 Z U1 X Y Ø Zを調整すると選択バイアス Ø X-Y間の裏⼝経路が開く Ø Mバイアス
21 実践的な調整変数選択アプローチ Ø 完全なDAGはわからない Ø 調整変数間の因果構造も知る必要がある Ø 関与する変数が多いと⼿に負えない Ø 仮定をの可視化、分析前のディスカッション・分析後の批判 的吟味の円滑化 X Y Z U 注意点1︓操作変数を調整しない X Y U Z 注意点2︓未測定交絡因⼦のプロキシは調整 Ø より実践的な変数選択 Ø 「交絡因⼦選択の原則」 (VanderWeele, 2019) Ø Disjunctive Cause Approach Ø 曝露またはアウトカムの決定要因を調整 Ø 必要なドメイン知識は少なくなる