去年末に日本に帰国した際、ありがたいことに多くの方から因果推論に関するレクチャーの依頼をいただきました。
本当はこの春にも帰国してトーク予定だったのですが、コロナ渦でタイミングを逸したので思い切って講義資料を公開することにしました。
ツイッター上でのこんな話題もきっかけで・・・
これを意識するだけで（少なくとも医学・公衆衛生領域における）回帰分析ユーザーの大部分の結果の解釈やモデルに対する向き合い方が変わると思っています。日本で修士までとったけど、自分は留学するまで知らんかった。
— KRSK (@koro485) May 27, 2020
去年末、一時帰国中にやった因果推論ワークショップ中でも触れました。 https://t.co/jEsu5WDPLx pic.twitter.com/LmidBTMQlw
内容はこんな感じです
なんとなく回帰分析を使って「調整」をしてました、くらいの統計ユーザーなら学びが多い気がします。
傾向スコアマッチングやらIPWやら色々アプローチがあるらしいが、結局どれを使えばいいのかわからん、違いは？という人にもおすすめです。
- 口頭での講義資料であり、読みながらの学習に最適化していないこと
- あくまで入門用なので、数理的に厳密な議論は飛ばした（ごまかした）こと
- とはいえ、巷の「因果推論入門」的なお話よりは一歩踏み込んで紹介していること
- 疫学の用語を使用しているので、他の分野の人は混乱する可能性があること
このあたりを留意の上、使用してください。
