Regression modelCausal
G-Computation (Parametric G-formula)
G-computationは、観察データから介入または治療が結果に与える影響を推定するための因果推論手法です。1986年にJames M. Robinsによって開発され、時間変動する曝露と交絡因子を扱うことができる標準化へのパラメトリックなアプローチを提供します。この手法は、適合された結果モデルを利用して、異なる介入シナリオの下で集団の結果がどうなるかを推定します。
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出典
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with sustained exposure periods: application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6 ↗
- Taubman, S. L., Robins, J. M., Mittleman, M. A., & Hernán, M. A. (2009). Intervening on risk factors for coronary heart disease: an application of the parametric g-formula. International Journal of Epidemiology, 38(6), 1599-1611. DOI: 10.1093/ije/dyp192 ↗
- Ahern, J., Hubbard, A., & Galea, S. (2009). Estimating the effects of potential public health interventions on population disease burden: a step-by-step illustration of causal inference methods. American Journal of Epidemiology, 169(9), 1140-1147. DOI: 10.1093/aje/kwp015 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). G-Computation (Parametric G-formula). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/g-computation
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