平均的な因果効果
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/14 08:41 UTC 版)
「ルービン因果モデル」の記事における「平均的な因果効果」の解説
以下の例を考える 被験者 Y t ( u ) {\displaystyle Y_{t}(u)} Y c ( u ) {\displaystyle Y_{c}(u)} Y t ( u ) − Y c ( u ) {\displaystyle Y_{t}(u)-Y_{c}(u)} ジョー130 135 −5 メアリー130 145 −15 サリー130 145 −15 ボブ140 150 −10 ジェームズ145 140 +5 平均135 143 −8 すべての因果効果の平均を取ることにより、平均因果効果を「計算」することができる。 反応をどのように測定するかは、推論結果に影響する。血圧の変化を絶対値ではなく変化率として測定したとき、具体的な値によっては、平均的な因果効果としては血圧の上昇になる可能性がある。 たとえば、ジョージの血圧がコントロールで154、治療で140になると仮定する。因果効果の絶対値は -14 だが、治療した場合の140に対してパーセンテージの差を計算すると -10％ である。サラの血圧が治療で200、コントロールで184である場合、因果効果は絶対値では +16 だが、治療値では +8％ である。ジョージの血圧の変化は絶対値では小さい（-14対+16）が、変化率では大きくなる（-10％対+8％）。ジョージとサラの平均因果効果は絶対値では +1 だが、パーセンテージで考えると -1 となる。
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