Nedensel Tanımlama
Nedensel tanımlama, nedensel çıkarımda, ilgi duyulan nedensel bir niceliğin, belirtilen varsayımlar altında, prensipte bile mevcut verilerden geri kazanılıp kazanılamayacağını soran adımdır. Bu, neyin tahmin edildiği kavramsal sorusunu, ne kadar hassas tahmin edilebileceği istatistiksel sorusundan ayırmakta ve herhangi bir analizden mantıksal olarak önce gelmektedir.
Tanım
Nedensel tanımlama, açık varsayımlar altında, tanımlanmış bir nedensel etkinin, gözlemlenen verilerin dağılımından hesaplanabilecek bir niceliğe eşit olduğunun gösterilmesidir.
Kapsam
Bu konu, nedensel bir tahmin edilebilir niceliği (estimand) gözlemlenen verilerin bir fonksiyonuna bağlayan tanımlama koşullarını, değiştirilebilirliği (ölçülmemiş karıştırıcı etki olmaması), pozitifliği ve tutarlılığı, ayrıca kovaryat ayarlaması, araç değişkenler ve hedef-deney benzetimi gibi stratejileri ele almaktadır. Bu, metodolojik bir referanstır, klinik bir rehberlik değildir.
Temel sorular
- İlgi duyulan nedensel etki verilerden hiç geri kazanılabilir mi?
- Tanımlama için hangi varsayımlar gereklidir ve bunlar makul müdür?
- Hangi strateji (ayarlama, araçlar veya deney benzetimi) hedef etkiyi tanımlamaktadır?
Anahtar kavramlar
- Tahmin edilebilir nicelik (Estimand) ve tanımlama
- Değiştirilebilirlik (ölçülmemiş karıştırıcı etki olmaması)
- Pozitiflik
- Tutarlılık
- Araç değişkenler
- Hedef deney benzetimi
Mekanizmalar
Tanımlama, karşıolgusal bir karşılaştırmanın varsayımlar aracılığıyla gözlemlenen niceliklere bağlanmasını gerektirmektedir. Greenland ve Robins (greenland-robins-1986), maruz kalan ve kalmayan grupların aynı maruziyeti paylaşmaları durumunda karşılaştırılabilir sonuçlara sahip olacakları gerekliliği olan değiştirilebilirliği, pozitiflik (her ilgili alt grubun her maruziyeti deneyimleyebilmesi) ve tutarlılık (gerçek maruziyet altındaki gözlemlenen sonucun ilgili karşıolgusala eşit olması) ile birlikte, karıştırıcı etkinin ayarlama yoluyla giderilmesine olanak tanıyan temel koşul olarak formüle etmiştir. Ölçülmemiş karıştırıcı etki, ayarlamaya dayalı tanımlamayı mantıksız kıldığında, sonucu yalnızca maruziyet aracılığıyla etkileyen bir faktör olan araç değişken, bazen kendi güçlü varsayımları altında bir etkiyi tanımlayabilmektedir (hernan-robins-2006-iv). Gözlemsel bir analizi hipotetik randomize hedef deneyin açık bir benzetimi olarak çerçevelemek, tanımlama varsayımlarının şeffaf hale gelmesine yardımcı olmakta ve yaygın tasarım yanlılıklarını önlemektedir (hernan-robins-2016-trial). Grafiksel kriterler, varsayılan nedensel yapıdan tanımlanabilirliği kontrol etmek için sistematik bir yol sağlamaktadır (pearl-1995).
Klinik önem
Nedensel bir etkinin tanımlanabilir olup olmadığı, bir tedavi veya maruziyet hakkındaki gözlemsel kanıtın nedensel olarak yorumlanıp yorumlanamayacağını belirlemektedir ki bu, bu tür kanıtları değerlendirmek için merkezi bir öneme sahiptir. Bu konu, kanıt üretiminin mantığını açıklamaktadır ve bireysel tanı veya tedavi kararları için bir temel oluşturmamaktadır.
Epidemiyoloji
Tanımlama düşüncesi, artık gözlemsel epidemiyoloji ve karşılaştırmalı etkinlik araştırmalarına yerleşmiş durumdadır; burada araştırmacılar etkileri tahmin etmeden önce varsayımlarını belirtmektedir. Hedef-deney çerçevesi, rutin olarak toplanan sağlık verilerini kullanan çalışmalarda tanımlamayı organize etmek için yaygın olarak kullanılan bir araç haline gelmiştir (hernan-robins-2016-trial).
Tarihçe
Greenland ve Robins'in 1986 tarihli makalesi, epidemiyolojiye değiştirilebilirlik aracılığıyla tanımlanabilirliğin titiz bir açıklamasını sunmuştur (greenland-robins-1986) ve grafiksel yöntemler daha sonra bunu kontrol etmek için genel kriterler sağlamıştır (pearl-1995). Araç değişken ve hedef-deney literatürleri daha sonra tanımlama stratejilerini basit ayarlamanın başarısız olduğu durumlara genişletmiştir (hernan-robins-2006-iv, hernan-robins-2016-trial).
Tartışmalar
- Araç değişken varsayımları ne kadar güvenilirdir?
- Araç değişkenler, ölçülmemiş karıştırıcı etki altında etkileri tanımlayabilmektedir, ancak enstrümanın sonucu yalnızca maruziyet aracılığıyla etkilediği ve onunla ortak bir nedeni paylaşmadığı şeklindeki temel varsayımları büyük ölçüde test edilemezdir ve uygulamalarda sıklıkla tartışılmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Sander Greenland
- James Robins
- Miguel Hernán
- Judea Pearl
İlgili konular
Temel eserler
- greenland-robins-1986
- hernan-robins-2006-iv
- hernan-robins-2016-trial
Sıkça sorulan sorular
- Tanımlama ve tahmin arasındaki fark nedir?
- Tanımlama, nedensel niceliğin belirtilen varsayımlar altında gözlemlenebilir veriler cinsinden ifade edilip edilemeyeceğini sormaktadır; tahmin ise, bir kez tanımlandıktan sonra sonlu bir örneklemden nasıl hassas bir şekilde hesaplanacağını sormaktadır.
- 'Ölçülmemiş karıştırıcı etki olmaması' varsayımı nedir?
- Sıklıkla değiştirilebilirlik olarak adlandırılan bu varsayım, ölçülen kovaryatlara koşullu olarak, maruz kalan ve kalmayan grupların aynı maruziyeti almış olmaları durumunda aynı sonuç dağılımına sahip olacaklarını belirtmektedir; ayarlamaya dayalı tanımlama için gereklidir ve genellikle test edilemezdir.
Bu kavram için yöntemler
- DAG Causal Identification
- Bayesian Sensitivity Analysis for Causality
- Sensitivity Analysis for Unmeasured Confounding
- Counterfactual Impact Evaluation
- Instrumental Variables in Health Research
- Sensitivity Analysis for Causality
- Causal Mediation Analysis
- Machine Learning-Augmented Sensitivity Analysis for Causality