Simpson's Paradox Resolution Through Common Cause Principle

핵심 개념

Common cause principle resolves Simpson's paradox by considering unobserved variables.

초록

I. Introduction

• Simpson's paradox limits drawing conclusions from probabilistic data.
• Counter-intuitive effect demands more than extracting relative frequencies.

II. Common Cause Principle

• Common cause C influences the association between a1 and a2.
• Correct decision based on conditioning over C.

III. Summary

• Resolution of Simpson's paradox through common cause principle.
• Different outcomes based on common causes.
• Tertiary causes introduce multiple possibilities.

통계

"If B and C are binary and A is quaternary, the conditioning over any binary common cause C establishes the same direction of the association between a1 and a2 as the conditioning over B in the original formulation of the paradox."
"For tertiary (unobserved) common causes C all three options of Simpson’s paradox become possible (i.e. marginalized, conditional, and none of them), and one needs prior information on C to choose the right option."

인용구

"Simpson’s paradox is an obstacle to establishing a probabilistic association between two events a1 and a2, given the third (lurking) random variable B."
"Common causes that are close to B imply option (2, 3) of the paradox, while C ≈ A leads to (1)."

핵심 통찰 요약

Resolution of Simpson's paradox via the common cause principle

by A. Hovhannis... 게시일 arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00957.pdf

더 깊은 질문

질문 1

공통 원인 원칙이 다른 통계 현상의 해석에 어떻게 영향을 미치나요?
공통 원인 원칙은 통계적 현상 해석에 중요한 영향을 미칩니다. 이 원칙은 두 변수 간의 상관 관계를 설명할 때 누락된 변수가 있을 수 있다는 것을 강조합니다. 이를 통해 우리는 두 변수 간의 인과 관계를 명확히 이해할 수 있습니다. 예를 들어, Simpson의 역설과 같은 패러독스를 해결할 때 공통 원인 원칙을 적용하면 두 변수 간의 관계를 올바르게 이해할 수 있습니다. 이는 데이터 분석 및 인과 관계 파악에 있어 중요한 개념으로 작용합니다.

질문 2

Simpson의 역설과 같은 패러독스를 해결하는 데 미관찰 변수에 의존하는 것의 한계는 무엇인가요?
미관찰 변수에 의존하여 Simpson의 역설과 같은 패러독스를 해결하는 것에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 미관찰 변수를 식별하고 이를 적절하게 고려하는 것은 어려울 수 있습니다. 때로는 실제로 영향을 미치는 변수를 정확하게 파악하기 어려울 수 있습니다. 둘째, 미관찰 변수를 사용하여 패러독스를 해결하려면 추가적인 가정이 필요할 수 있습니다. 이 가정이 부정확하거나 부적절하면 잘못된 결론에 이르게 될 수 있습니다.

질문 3

공통 원인 개념은 통계학 이외의 다른 분야에 어떻게 적용될 수 있나요?
공통 원인 개념은 통계학뿐만 아니라 다른 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 의학 분야에서 환자의 질병 발생과 관련된 요인을 이해할 때 공통 원인을 고려할 수 있습니다. 또한 경제학에서 시장 현상을 분석할 때 공통 원인을 고려하여 다양한 변수 간의 관계를 이해할 수 있습니다. 공통 원인은 인과 관계를 파악하고 현상을 해석하는 데 유용한 개념으로 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.