論文の概要: Does Misclassifying Non-confounding Covariates as Confounders Affect the
Causal Inference within the Potential Outcomes Framework?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11676v2
- Date: Tue, 5 Sep 2023 03:57:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 03:07:02.861596
- Title: Does Misclassifying Non-confounding Covariates as Confounders Affect the
Causal Inference within the Potential Outcomes Framework?
- Title（参考訳）: 共同設立者としての非共変量の誤分類は、潜在的な結果フレームワーク内の因果推論に影響を与えるか?
- Authors: Yonghe Zhao, Qiang Huang, Shuai Fu, Huiyan Sun
- Abstract要約: 潜在的なアウトカム・フレームワーク(POF)は因果推論の分野で重要な役割を果たしている。
我々はCIMs-POFのための統一的なグラフィカル・フレームワークを提案し、これらのモデルの基本原理の理解を大幅に強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.074237603319893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Potential Outcome Framework (POF) plays a prominent role in the field of
causal inference. Most causal inference models based on the POF (CIMs-POF) are
designed for eliminating confounding bias and default to an underlying
assumption of Confounding Covariates. This assumption posits that the
covariates consist solely of confounders. However, the assumption of
Confounding Covariates is challenging to maintain in practice, particularly
when dealing with high-dimensional covariates. While certain methods have been
proposed to differentiate the distinct components of covariates prior to
conducting causal inference, the consequences of treating non-confounding
covariates as confounders remain unclear. This ambiguity poses a potential risk
when conducting causal inference in practical scenarios. In this paper, we
present a unified graphical framework for the CIMs-POF, which greatly enhances
the comprehension of these models' underlying principles. Using this graphical
framework, we quantitatively analyze the extent to which the inference
performance of CIMs-POF is influenced when incorporating various types of
non-confounding covariates, such as instrumental variables, mediators,
colliders, and adjustment variables. The key findings are: in the task of
eliminating confounding bias, the optimal scenario is for the covariates to
exclusively encompass confounders; in the subsequent task of inferring
counterfactual outcomes, the adjustment variables contribute to more accurate
inferences. Furthermore, extensive experiments conducted on synthetic datasets
consistently validate these theoretical conclusions.
- Abstract（参考訳）: 潜在的なアウトカムフレームワーク(POF)は因果推論の分野で重要な役割を果たしている。
POF(CIMs-POF)に基づくほとんどの因果推論モデルは、共起バイアスを排除し、共起共分散の前提となる仮定をデフォルトとするように設計されている。
この仮定は、共変数は共同設立者のみからなることを仮定する。
しかし、特に高次元の共変体を扱う場合、共変体を補足するという仮定は実際は維持することが困難である。
因果推論を行う前に、共変数の異なる成分を区別する特定の方法が提案されているが、非衝突共変数を共同設立者として扱う結果はまだ不明である。
この曖昧さは、実践的なシナリオで因果推論を行う際に潜在的リスクをもたらす。
本稿では,CIMs-POFのための統一的なグラフィカル・フレームワークを提案する。
本稿では,CIMs-POFの推論性能が,機器変数,仲介者,衝突者,調整変数など,様々な種類の非衝突共変体を組み込んだ場合の程度を定量的に分析する。
主な発見は, 偏見を除去するタスクにおいて, 共同設立者のみを包含する最適なシナリオであり, 反現実的な結果を推測するタスクでは, 調整変数がより正確な推論に寄与する。
さらに、合成データセット上で行われた広範な実験は、これらの理論的な結論を一貫して検証する。
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