医学のための因果推論II ―Rubin因果モデル―
【目次】
1. 因果推論の事例
2. 一般化線型モデルの復習
3. 潜在結果変数,割付けメカニズム,統計的推測
4. Fisher帰無仮説とNeyman帰無仮説
5. プロペンシティスコア
6. 交絡の調整
7. M推定
8. IPW推定量と2重頑健推定量
9. 静的レジメの推定
10. 媒介
11. 臨床試験の中間事象
12. 主要層別
13. 操作変数法
14. 総括
【記事】
1巻目の一般化線型モデルに続き,Rubin因果モデルの理論と統計手法を学び,豊富な事例で医学研究への応用までを解説。〔内容〕推定目標/ランダム化/プロペンシティスコア/操作変数法/周辺構造モデルとIPW推定量/媒介分析。