論文の概要: Interaction Testing in Variation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08861v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 18:42:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:41.660459
• Title: Interaction Testing in Variation Analysis
• Title（参考訳）: 変動解析における相互作用試験
• Authors: Drago Plecko,
• Abstract要約: テクスチュラライゼーション分析は、$X$と$Y$の間の総変量(TV)測定に焦点を当てている。 テレビ測度は因果的効果と共起的効果の両方を包含するが、ATEは因果的(直接的および媒介的)な変化のみを包含する。 私たちの焦点は、直接的、間接的、そして確立されたバリエーションを明示的に含む方法で、テレビ測度を分解することにあります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.798775532273751
• License:
• Abstract: Relationships of cause and effect are of prime importance for explaining scientific phenomena. Often, rather than just understanding the effects of causes, researchers also wish to understand how a cause $X$ affects an outcome $Y$ mechanistically -- i.e., what are the causal pathways that are activated between $X$ and $Y$. For analyzing such questions, a range of methods has been developed over decades under the rubric of causal mediation analysis. Traditional mediation analysis focuses on decomposing the average treatment effect (ATE) into direct and indirect effects, and therefore focuses on the ATE as the central quantity. This corresponds to providing explanations for associations in the interventional regime, such as when the treatment $X$ is randomized. Commonly, however, it is of interest to explain associations in the observational regime, and not just in the interventional regime. In this paper, we introduce \text{variation analysis}, an extension of mediation analysis that focuses on the total variation (TV) measure between $X$ and $Y$, written as $\mathrm{E}[Y \mid X=x_1] - \mathrm{E}[Y \mid X=x_0]$. The TV measure encompasses both causal and confounded effects, as opposed to the ATE which only encompasses causal (direct and mediated) variations. In this way, the TV measure is suitable for providing explanations in the natural regime and answering questions such as ``why is $X$ associated with $Y$?''. Our focus is on decomposing the TV measure, in a way that explicitly includes direct, indirect, and confounded variations. Furthermore, we also decompose the TV measure to include interaction terms between these different pathways. Subsequently, interaction testing is introduced, involving hypothesis tests to determine if interaction terms are significantly different from zero. If interactions are not significant, more parsimonious decompositions of the TV measure can be used.
• Abstract（参考訳）: 原因と効果の関係は、科学現象を説明する上で最も重要なものである。 多くの場合、原因の影響を単に理解するのではなく、研究者は結果に$X$がどう影響するか、すなわち、$X$から$Y$の間で活性化される因果経路は何かを理解することを望んでいる。 このような質問を解析するために、因果仲裁分析の難解さのもと、数十年にわたって様々な方法が開発されてきた。 伝統的な媒介分析は、平均治療効果(ATE)を直接的および間接的な効果に分解することに焦点を当て、そのため、ATEを中心的な量として重視する。 これは、治療がX$がランダム化された場合など、介入体制における関連性の説明に該当する。 しかし、一般的には、介入体制だけでなく、観察体制における関係を説明することに関心がある。 本稿では、$X$ と $Y$ の合計変動(TV)尺度を、$\mathrm{E}[Y \mid X=x_1] - \mathrm{E}[Y \mid X=x_0]$として記述する仲介分析の拡張である \text{variation analysis} を紹介する。 テレビの指標は因果的効果と共起的効果の両方を含み、ATEは因果的(直接的および媒介的)な変化しか含まない。 このように、テレビ測度は自然界での説明や、『なぜ$Y$?'と関連する$X$なのか?』といった疑問に答えるのに適している。 私たちの焦点は、直接的、間接的、そして確立されたバリエーションを明示的に含む方法で、テレビ測度を分解することにあります。 さらに、これらの異なる経路間の相互作用項を含むように、テレビ測度を分解する。 その後、相互作用テストが導入され、相互作用項がゼロと大きく異なるかどうかを仮説テストが決定する。 相互作用が重要でない場合、テレビ測度のより微妙な分解が用いられる。

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