論文の概要: Falsification of Unconfoundedness by Testing Independence of Causal Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06231v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 08:05:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:58.273311
• Title: Falsification of Unconfoundedness by Testing Independence of Causal Mechanisms
• Title（参考訳）: 因果メカニズムの独立性試験による不整合性のファルシフィケーション
• Authors: Rickard K. A. Karlsson, Jesse H. Krijthe,
• Abstract要約: 本研究では,観測データを用いた設定において,未測定の共起の仮定をfalsifyするアルゴリズムを提案する。 提案手法は, 未測定の凹凸が観察因果機構に依存性を生じさせる可能性を秘めている。 本手法は,シミュレーションデータと実世界データの両方の共起を効率的に検出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572399
• License:
• Abstract: A major challenge in estimating treatment effects in observational studies is the reliance on untestable conditions such as the assumption of no unmeasured confounding. In this work, we propose an algorithm that can falsify the assumption of no unmeasured confounding in a setting with observational data from multiple heterogeneous sources, which we refer to as environments. Our proposed falsification strategy leverages a key observation that unmeasured confounding can cause observed causal mechanisms to appear dependent. Building on this observation, we develop a novel two-stage procedure that detects these dependencies with high statistical power while controlling false positives. The algorithm does not require access to randomized data and, in contrast to other falsification approaches, functions even under transportability violations when the environment has a direct effect on the outcome of interest. To showcase the practical relevance of our approach, we show that our method is able to efficiently detect confounding on both simulated and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 観察研究における治療効果を推定する大きな課題は、未測定のコンバウンディングの仮定など、証明不可能な条件に依存することである。 本研究では,複数の異種源からの観測データを用いて,不測な共起の仮定をfalsifyするアルゴリズムを提案する。 提案手法は, 未測定のコンバウンディングが観察された因果関係のメカニズムに依存性を生じさせる可能性を秘めている。 この観測に基づいて, 偽陽性を制御しながら高い統計的パワーでこれらの依存関係を検出する新しい2段階の手順を開発した。 このアルゴリズムはランダム化されたデータへのアクセスを必要とせず、他のファルシフィケーションアプローチとは対照的に、環境が関心の結果に直接影響を与える場合、輸送性違反でも機能する。 提案手法は,シミュレーションデータと実世界データの両方の共起を効率的に検出できることを示す。

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