Causal Diagram

아래 동영상을 참고하여 작성했습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=ZAdr7TB1bF4

https://www.youtube.com/watch?v=nMweRDcooXI

https://www.youtube.com/watch?v=rbZ4ebZCHMY

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인과 그래프(Casual Diagram)

Directed Acyclic Graph (DAG)

• 구성 요소: node, edge, directed
• acyclic: 순환 고리가 없는 형태(역인과관계X)
• Bayesian Network으로 인과그래프 표현

인과그래프에서 Relationship Type

• Confounder: pre-treatment variable ↔ Collider: post-treatment variable

Causal Path와 Backdoor Path

• causal path: X → W → Y ↔ backdoor path: causal path를 제외한 나머지 모든 path ⇒ backdoor path를 차단하여 causal inference를 추론!

Causal graph에서의 Association

• d-separated: 두 변수 사이에 path가 막혀있음
  • (위의 X→Y path)
  • A / AB / BE를 차단하면 X와 Y는 d-separated
• d-connected: 두 변수 사이에 path가 연결되어 있음
  • (아래의 X→Y path)
  • C / CE / AD를 차단하면 X와 Y는 d-connected → A와D를 차단하면 d-connected??

 

 

 

 

 

 

(1) Mediator (Chain)

Conditioning X	Conditioning O
d-connected	Matching, Control Variable 등으로 Conditioning d-separated

 

(2) Confounder (Fork)

Conditioning X	Conditioning O
d-connected	d-separated

(3) Collider (Immorality)

Conditioning X	Conditioning O
d-separated	d-connected Z에 같은 결과가 나도록 X와 Y를 조정하면서 association이 생김

• ⇒ 인과추론 시 Collider는 Conditioning 하지 않고 가만히 놔둬야 함!

인과그래프 활용

• ex) 호르몬 치료가 자궁암에 영향을 준다는 연구 결과 → 호르몬 치료를 하면 자궁에 출혈이 많이 생겨서 자궁암 검사를 많이 하기 때문! ⇒ 인과그래프를 활용한 통제실험 필요

• 의견1: 호르몬 치료가 자궁암에 영향을 준다

• 의견2: 호르몬 치료를 하면 자궁 출혈이 많아져서 자궁암 진단이 많아진다.

→ Noncausal association1: Uterine Bleeding을 통제하면 Mediator로서 noncausal association 차단 가능

• Noncausal association2: Uterine Bleeding이 Estrogens와 Uterine Cancer 사이에 Collider로 작용→ Uterine Bleeding을 conditioning 하면 d-connection을 일으켜서 noncausal association2가 열림. 즉, 호르몬 치료가 자궁암 진단에 영향을 줌

• 연구 디자인으로 Estrogen → Uterine Bleeding의 연결고리를 끊으면 noncausal associaton2가 끊김

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