Modèle causal de neyman-rubin

L`effet causal d`un traitement sur une seule unité à un moment donné est la différence entre la variable de résultat avec le traitement et sans le traitement. Le problème fondamental de l`inférence causale est qu`il est impossible d`observer l`effet causal sur une seule unité. Soit tu prends l`aspirine maintenant, soit tu ne le fais pas. Par conséquent, des hypothèses doivent être prises pour estimer les contrefactuels manquants. De l`avis de Pearl (2000) [6], le modèle causal de Rubin (RCM) est subsumé par le modèle d`équation structurelle (SEM) utilisé dans l`économétrie et les sciences sociales, dans sa forme non paramétrique étendue. Ce point de vue, qui a longtemps été soutenu par Heckman (2005) [7] est présenté formellement dans le livre causalité: modèles, raisonnement, et déduction. [6] le lien clé entre le RCM et le SEM repose sur l`interprétation de la variable «résultat potentiel» YX (u) comme solution pour la variable Y dans un modèle structurel modifié, dans lequel l`intervention externe X = x est émulée en remplaçant l`équation qui détermine X par l`équation constante X = x. les méthodes d`inférence causale font peu d`hypothèses autres que les résultats d`une unité ne sont pas affectées par l`assignation de traitement d`une autre unité, l`hypothèse de la valeur de traitement unitaire stable (SUTVA). [citation nécessaire] [douteux – Discutez] Les points d`interrogation sont des réponses qui n`ont pas pu être observées. Certains savants appellent l`impossibilité d`observer les réponses à de multiples traitements sur le même sujet sur une période donnée le problème fondamental de l`inférence causale (FPCI). [2] la FPCI rend impossible l`observation des effets causaux. Toutefois, cela ne rend pas impossible l`inférence causale.

Certaines techniques et hypothèses permettent de surmonter le FPCI. Le modèle causal de Rubin a également été relié à des variables instrumentales (Angrist, Imbens et Rubin, 1996) [11] et à d`autres techniques d`inférence causale. Pour en savoir plus sur les liens entre le modèle causal de Rubin, la modélisation des équations structurelles et d`autres méthodes statistiques pour l`inférence causale, voir Morgan et Winship (2007) [12] et Pearl (2009). Le modèle causal de Rubin (RCM), également connu sous le nom de modèle causal de Neyman – Rubin [1], est une approche de l`analyse statistique de la cause et de l`effet basée sur le cadre des résultats potentiels, nommé d`après Donald Rubin. Le nom de «modèle causal de Rubin» a d`abord été inventé par le collègue de l`école supérieure de Rubin, Paul W. Holland. Le cadre de résultats potentiels a d`abord été proposé par Jerzy Neyman dans sa thèse de maîtrise de 1923 [3], mais il n`en a discuté que dans le contexte d`expériences complètement randomisées [2]. Rubin, en collaboration avec d`autres statisticiens contemporains, l`a étendu à un cadre général de réflexion sur le lien de causalité dans les études observationnelles et expérimentales [4]. [1] tous les sujets ont le même effet causal même s`ils ont des réponses différentes aux traitements.

Ces données supportent l`hypothèse d`un effet constant, mais ne supportent pas l`hypothèse d`homogénéité. Intuitivement, l`effet causal d`un traitement, E, sur un autre, C, pour une unité particulière et un intervalle de temps de t 1 {displaystyle t_ {1}} à t 2 {displaystyle t_ {2}} est la différence entre ce qui se serait passé au moment t 2 {displaystyle t_ {2}} si l`unité avait été exposé à E initié à t 1 {displaystyle t_ {1}} et ce qui se serait passé à t 2 {displaystyle t_ {2}} si l`unité avait été exposée à C initiée à t 1 {displaystyle t_ {1}}: «si il ya une heure, j`avais pris deux aspirines au lieu d`un verre d`eau , mon mal de tête serait maintenant disparu» ou «parce qu`il ya une heure j`ai pris deux aspirines au lieu d`un verre d`eau, mon mal de tête est maintenant disparu. Notre définition de l`effet causal du traitement E versus C reflétera cette signification intuitive. [5] étant donné que l`effet causal moyen pour Joe est une réduction de la pression artérielle, une hypothèse d`effet constant suggère que le médicament réduirait toujours sa tension artérielle.

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