去年末に日本に帰国した際、ありがたいことに多くの方から因果推論に関するレクチャーの依頼をいただきました。 本当はこの春にも帰国してトーク予定だったのですが、コロナ渦でタイミングを逸したので思い切って講義資料を公開することにしました。 ツイッター上でのこんな話題もきっかけで・・・ これを意識するだけで（少なくとも医学・公…

Nature - Valentin Amrhein, Sander Greenland, Blake McShane and more than 800 signatories call for an end to hyped claims and the dismissal of possibly crucial effects.

This paper discusses the fundamental principles of causal inference - the area of statistics that estimates the effect of specific occurrences, treatments, interventions, and exposures on a given...

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主に医学・疫学・社会科学系の論文を読むときに、こんなことに注目しながら査読やknowledge gap探し（先行研究の弱点を見つけること）をしていますというリストです。 もちろんリストに載っていないポイントに関するコメントも個別ですることはあります。 自分で論文を書くときにも、この辺りができるだけクリアになるように表現…

職場で開催されていた「英語が母国語の人たちを対象とした英作文のコース」で学んだことを引き続きまとめます。 前回は英語論文を書く上で、どのような戦略で原稿を書き進めればよいかについて整理しました。 具体的には次の３ステップの順に執筆することで、効率のよいライティングが可能とのことでした。 論文全体の構造・ロジックの流れを…

今回は統計学で有名な「シンプソンのパラドックス」という問題について紹介したいと思います。簡単にいえば、同じデータでも分析の仕方によって全く矛盾したように見える結果が得られるというお話です。データだけ見ると、信じがたいような直感に反する現象がおきるので頭の体操としてとても面白いです。 あまりに有名なパラドックスであるため…

FREE - Explore the role of a peer reviewer and the foundations of a good peer review

Nature - Replication is not enough. Marcus R. Munafò and George Davey Smith state the case for triangulation.

早いもので研究の世界に飛び込んで、論文を書き始めて8年目です。 研究者としてはまだまだペーペーですが、論文執筆にも慣れてきたところです。 ところで突然ですが、この世には読んでいて意味不明な論文が多すぎると思いませんか？ 自分の論文のことは棚に上げますが、特別難しいことをやっているわけではないのに「書き方」のせいで読みに…

疫学と経済学、どちらもある要因Xがある要因Yに与える因果的な効果の大きさを推定する「因果推論」に関心があることが多いです。 「選択(セレクション）バイアス」「交絡」「内生性」、多くの用語が因果推論で登場します。 ところが、話をしているとどうも噛み合わないことが多い。よくよく聞くと、 ①同じことを違う用語を使って話してい…

Laila Al-Shaar, PhD ’19, balances motherhood, academics, and a mission to improve cardiovascular health. May 9, 2019—Laila Al-Shaar was ready for the exam. It was the fall of 2016, and the first-ye…

先日オンラインセミナーで交絡に関するレクチャーをしました。 合計1000人以上に参加していただき、ありがとうございました。 当日の講義資料を公開します。 交絡とは何か、どうやって調整変数を選ぶか、（観察データ分析をする限り必ず生じる）未調整交絡があるというシチュエーションでどのように結果を解釈するかなどについて話しまし…

The lectures from our Spring 2017 course are available on video.

機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy docu…

日本疫学会開催のセミナーで因果推論について60分のショートレクチャーをしました。 講義資料を公開します（本記事の一番下）。 質疑も盛り上がり楽しかったです、参加してくださった方ありがとうございました。 ボストン時間3AM~だったのでなかなかキツかったですが・・・ 初学者向けの内容で、以下のような話をしました。 「第一部…

Abstract. Causal inference requires theory and prior knowledge to structure analyses, and is not usually thought of as an arena for the application of pred

データに基づく因果推論がどのように行われるのか、詳しく説明していきます。因果の定義、因果推論に必要な条件、RCTの意義などいろいろまとめていたら、例のごとくすごいボリュームになってしまいました。なお、本記事で使われる用語は、「疫学」の因果推論で使われているものが基本です。同じコンセプトでも分野によって呼び方が違うので、…

武漢で発生したCOVID19の爆発的感染拡大は、欧米での感染爆発に至り、とどまるところを知りません。日本では、武漢・欧米のような爆発的感染拡大（専門家会議は「オーバーシュート」と呼んでいます。）には至っていませんが、危うい綱渡りの状況にあります。 現在、日本のコロナウイルス対策の中心を担っているのは、厚生労働省の専門家会議とクラスター対策班です。この両組織は、一流の科学者を擁し、実効的な戦略...

Statisticians are increasingly posed with thought-provoking and even paradoxical questions, challenging our qualifications for entering the statistical paradises created by Big Data. By developing...

回帰分析を用いて「●●の効果を推定する」ことに取り組んだことがある人は多いのでは無いかと思います。 回帰モデルには「調整変数」として、年齢・性別・教育歴・（医学研究の場合は）既往歴などなど様々な要因を投入して、その影響を"補正"しますよね。 今回は、これらの「調整変数」をそもそもどのように選べばいいのか、その実践的な考…

データ分析をおこなう人のほとんどは「一般化可能性」とか「外的妥当性」という言葉を耳にしたことがあると思います。 例えば次のような議論を聞いたことがないでしょうか。 ・「アメリカ人のデータから●●を食べると死ににくいことがわかった」→「いやいや、日本人のデータではないから日本人が●●を食べて健康になれるかどうかはわからな…

お久しぶりです。無事に博士課程の進級試験（qualifying exam)を通過しましたので、ようやく長かった二年間のコースワーク期間が終わりました。まだ口頭試験がありますが、これからやっと研究に集中できるフェーズに入ります。同時に時間にも余裕ができてきたので、ブログ活動を再開します。 さて、今回は媒介分析（"caus…

因果推論のための分析手法は様々ありますが、回帰モデルを使った主なアプローチのRでの実装方法とその推定結果の比較をします。 モチベーション的な部分は以下をご参照ください。 シミュレーションデータを使って、各手法がどのような（主にモデリングに関する）仮定に基づいているのか、それが結果の違いにどのように影響しているのかをみて…

Influence, change and transform lives with an Online MPH.

Methods based on propensity score (PS) have become increasingly popular as a tool for causal inference. A better understanding of the relative advanta …

観察データを用いた因果推論のための分析手法として非常に人気の「傾向スコア(Propensity Score)」法。 「傾向スコアを用いた分析」と言っても、マッチングや重み付けなどその使い方は様々あります。 巷に��る因果推論に関する書籍では、傾向スコアを”どうやって使うのか”という視点で各手法の紹介がされていることが多い…