Konsep Inti
관찰 데이터에서 혼란 요인과 선택 편향을 동시에 해결하기 위한 순차적 조정 기준(SAC)을 제시하고, 이를 활용한 표적 최소 손실 추정(TMLE) 기반의 순차적 회귀 추정량(TSR)을 개발하였다.
Abstrak
이 연구는 관찰 데이터에서 발생하는 혼란 요인과 선택 편향 문제를 동시에 해결하기 위한 방법론을 제시한다.
주요 내용은 다음과 같다:
순차적 조정 기준(SAC)을 제안하였다. SAC는 인과 효과 회복을 위한 그래프 기반의 조건들을 제시하며, 노출 후 변수와 금지된 변수를 포함할 수 있다.
SAC에 기반한 표적 최소 손실 추정(TMLE) 기반의 순차적 회귀 추정량(TSR)을 개발하였다. TSR은 다중 강건성을 가지며, 회귀 모형, 가중치 모형, 그리고 평균 대체 모형 중 하나라도 올바르게 지정되면 일치성을 보장한다.
시뮬레이션 연구를 통해 다양한 그래프 구조와 모형 오류 시나리오에서 TSR의 성능을 평가하였다.
주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD) 약물 치료가 노르웨이 학생들의 국가 시험 점수에 미치는 인과 효과를 실제 관찰 데이터를 활용하여 추정하였다.
Statistik
ADHD 약물 치료가 노르웨이 학생들의 국가 시험 점수에 미치는 작지만 긍정적인 영향이 있었다.