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楼主: vegetable03

[未归类] 放开我╭(╯^╰)╮我要水! [复制链接]

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发表于 2016-11-4 08:38:53 |显示全部楼层
這種實驗設計實際上有兩個部份: Randomization and Intervention.
Intervention 就是我們將藥物給一些在正常情況下不會需要這種治療的病人,另一方面我們給一些尋求治療的病人安慰劑(placebo)。這也是先前提及的SURGERY 的概念,因為我們將一個functional link (如SES)切斷,而用另一種替代。
Fisher的偉大貢獻是 connecting the new link to a random coin flip,以此保證我們想要切斷的 link 是確實被切斷了,因為我們可以假定這個 random coin 是不受任何我們可以測量到的因素所影響的。

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发表于 2016-11-4 08:39:20 |显示全部楼层
在新典範下,我們可以如何在無法從事實驗的情況下,利用observational studies
(如調查或病歷)的資料思考因果關係呢?

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发表于 2016-11-4 08:39:53 |显示全部楼层
兩類探索因果關係的研究問題
第一類研究問題: X 對 Y 的影響為何?研究目的是要知道:
X 對 Y 有影響嗎?
有的話,影響有多大?
這是實驗設計所問的研究問題
第二類研究問題:影響 Y 的因素有哪些?研究目的是要知道:
所有可能解釋 Y 的因素有哪些。

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发表于 2016-11-4 08:40:15 |显示全部楼层
如何認定因果關係?
參考 Morgan, Stephen L.& Christopher Winship (2007). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. New York, NY: Cambridge University Press.

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发表于 2016-11-4 09:48:10 |显示全部楼层
Statistical dependence may reflect
Random fluctuation (c. i. & p-value)
X caused Y
Y caused X (temporal order; longitudinal data)
X and Y share a common cause (covariate adjustment)
Association between X and is induced by conditioning on a common effect of X and Y (selection bias; collider bias)

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发表于 2016-11-4 09:48:36 |显示全部楼层
當X與Y有common causes時,如能認定X與Y間的因果路徑,可以因有效的控制一組共變項 Z,且 Z 內沒有受X影響時,則我們可以清楚的推估 the effect of X on Y。
Pearl’s Back-door Criterion

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发表于 2016-11-4 09:49:07 |显示全部楼层
If one or more back-door paths connects the causal variable to the outcome variable,
    Pearl shows that the causal effect is identified by
    conditioning on a set of variables Z
    if and only if
    all back-door paths between the causal variable
    and the outcome variable are blocked after  
    conditioning on Z.

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发表于 2016-11-4 09:49:56 |显示全部楼层
A back-door path of D and Y is blocked by Z
   if and only if
   the back-door path satisfies any one of the following:
contains a chain of mediation A → Z → B, or
contains a fork of mutual dependence A ← Z → B;
contains an inverted fork of mutual causation
       A → C* ← B, where C* and all its descendants
       are not in Z.

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发表于 2016-11-4 09:50:33 |显示全部楼层
從 Pearl 的 Back-door Criterion 來看,並不是控制越多變項就好,因為要是控制了 colliders 反而會有問題,因為本來X與Y沒有相關或因果關係的,控制這類變項後,反而會產生相關。
Example
如果collider是申請入學時是否被一所菁英學校接受(adm: 1-接受;0-拒絕)
是否被接受是根據兩個獨立變項:SAT及面試時對動機的評估 (Motivation)
因此:adm 是的兩個 causes 是 SAT 及 Motivation,而 SAT 及 Motivation 間是獨立的。

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发表于 2016-11-4 09:51:22 |显示全部楼层
如果D只有兩個值:0及1,我們可以用實驗設計的方式,將兩組相同特性的人,隨機分配到控制組(D=0)及實驗組(D=1),即可達到前述的狀態。Why?
如果無法用實驗設計,而是用調查方法蒐集資料時,如何推估呢?
條件性控制(conditioning)或是配對(matching):
by holding <something> constant or
by balancing/homogenizing the treatment & control groups.

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发表于 2016-11-4 09:51:43 |显示全部楼层
反事實分析架構的想像可看成是一種thought experiment。
要想像的是同一個個體或群體在不同的狀態下,會有什麼可能的結果(potential outcomes)。
這些可能結果間的差異,即為不同狀態(因)的效果。
Counterfactuals should be reasonable !

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发表于 2016-11-4 09:52:01 |显示全部楼层
Q:什麼是unreasonable 的 counterfactuals 呢?
有什麼狀態不適合看成為 causes 的嗎?a有什麼樣的結果不適合想像counterfactual情況的嗎?

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发表于 2016-11-4 09:52:26 |显示全部楼层
個人層次的真正因果效應:
        δi = Yi1 ─ Yi0

The Fundamental Problem of Causal Inference:無法觀察同一個人同時在實驗組及控制組。
加上一些假定,如 SUTVA,則可推估群層次的因果效應。

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发表于 2016-11-4 09:52:53 |显示全部楼层
SUTVA:The Stable Unit Treatment Value Assumption – a priori assumption that the value of Y for unit u when exposed to treatment t will be the same no matter what mechanism is used to assign treatment t to unit u and no matter what treatments the other units receive.

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发表于 2016-11-4 09:53:23 |显示全部楼层
實驗設計是假設我們能夠將觀察到的替代無法觀察到的。
如隨機分派到實驗組與控制組的個體的特性相同,則我們可以假定:
如果實驗組的個人沒有接受treatment的話,其結果與控制組觀察到的相同;
如果控制組的個人接受treatment的話,其結果與實驗組觀察到的相同。

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