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2012年8月21日 (火)

Shadish, W.R. & Sullivan, K.J. (2012) Theories of causation in psychological science. Cooper, H., et al. (eds.), "APA Handbook of Research Methods in Psychology," Volume 1, Chapter 2. American Psychological Association.
 心理学の研究者向けに(つまりは非専門家向けに)、Campbell, Rubin, Pearlらの因果推論の考え方を比較して紹介する論文。Pearlさんご自身がblogで紹介しているのを見つけて読んだ。
 データ解析の文脈で因果推論について考えるとき、最近はRubinやPearlの道具立てについて理解することが必須となっているようである。とはいえ、素人向けの解説は多くないし、RubinのアプローチとPearlのアプローチを比較してくれる解説はさらに少ない。また、もともと心理学ではCampbellが提案した概念が有名で(内的妥当性と外的妥当性とか)、考えてみればこういうのも因果推論のための一種のガイドラインなのだが、正面からの解説はやはり多くない。というわけで、これはとても貴重なレビューだと思う。勉強になりましたです。

 前半は3つのアプローチの紹介。書き方からして、Pearl流のアプローチが一番理解しにくいとお感じになられているようで、ご親切に重要キーワード・リストまでつくってくださっている(ちょっと笑ってしまった)。なお選定された重要キーワードは、ノード、エッジ、有向エッジ、双方向エッジ、DAG、親・子・先祖・子孫、合流点、d分離、バックドアパス、バックドア基準、fork of mutual dependence, inverted fork of mutual causation, そしてdo(x)オペレータである。

 後半は、いくつかの側面について3つのアプローチを比較する。理解できなかった箇所も多いのだが、いちおうメモしておく。なお、著者らはCampbell流、Rubin流、Pearl流の因果モデルをそれぞれCCM, RCM, PCMと略記している。

...とかなんとか。途中で力尽きて、流し読みになってしまった。

哲学的側面のところでのコメントが面白かった:

皮肉なことに、この「我々は常に誤りうる」という感覚こそが、おそらくもっとも理論から実践へと移しにくい特徴なのである。いま準実験デザインの活用を声高に宣言している研究者の多くに、Campbellは欠陥を見出したであろう。傾向スコア分析を用いている研究者の多くは、「強い無視可能性」などの諸想定があてはまっているかどうかにあまり注意を向けない。因果推論を正当化する根拠としてPCMを引き合いに出しながら、モデルがもっともらしいことが大事だという点には触れない、という人はさらに多いだろう。かつてCampbell(1994)はこう言った:「私の方法論的勧告は、それを引用する人はあまりに多く、それに従う人はあまりに少なかった」

うわあ、あっちこっち痛い...耳とか胸とか...

論文:データ解析(-2014) - 読了:Shadish & Sullivan (2012) Cambell vs. Rubin vs. Pearl, 統計的因果推論の頂上決戦