A structual approach to selection bias
というのを読んだ。 2004年の論文らしい。
自分用のメモ
associationの指標がcausalな指標とならない場合の一つに「共通の結果でconditioningしてしまった、というのが挙げられる。例えば
case-controlで人選ミスってしまう
RCTでもなんかいろいろあってloss to follow upして（欠測データになる）しまう
（被験者をボランティアとかで募ってしまって）自己選択バイアス
で、まぁ選択バイアスみたいなのがあって、適当にconfounderで調整しようとしてもselectionに対策できていないと結局それはcausalな指標のestimatorとしてはbiasedだよねっていう。
どうやって調整するのかで、stratificationでダメな時があるから、IPWとかg-estimationとか使ったほうがいいよねー。
あと、このpaperのメインの話ではないけど、選択バイアスとか交絡とか言葉の意味が人によってまちまちだから、統一的に使えるようになった方がわかりやすくていいよね。
みたいなことが書いてあった。
感想
causal inference bookで読んだような話が書いてあった。 （同じ著者なんだからそりゃそうだよね。）
なので、例の本の8章、14章を読み直すのが良さそうである。
あの本、time varyingのあたりから難しくてボコボコにされた。 22章のtarget trialについては読んですらいない。
きちんと読み直さないと。
