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인과연구에서 중첩편향을 제거하기 위한 공변량선택기준Covariate selection criteria for controlling confounding bias in a causal study

Other Titles
Covariate selection criteria for controlling confounding bias in a causal study
Authors
Seethad Thepepomma김지현
Issue Date
Aug-2016
Publisher
한국통계학회
Keywords
인과 그래프; 뒷문기준; 강한 무시가능성; 중첩; causal graph; back-door criterion; strongly ignorable; confounding
Citation
응용통계연구, v.29, no.5, pp.849 - 858
Journal Title
응용통계연구
Volume
29
Number
5
Start Page
849
End Page
858
URI
http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/8215
ISSN
1225-066X
Abstract
관측 자료를 이용한 인과연구에서 관심 있는 처리변수의 효과가 다른 공변량의 효과와 중첩되지 않도록 조건화할 공변량을 선택하는 것이 중요하다. 인과연구에서의 공변량선택 문제는 공분산분석 모형에서의 변수선택 문제와 다르다는 것을 예를 들어 설명하였다. 그리고 모든 변수들 사이의 인과관계를 파악하지 않고도 적용할 수 있는 실용적인 공변량선택기준에 대해 살펴보았다. VanderWeele과 Shpitser (2011)가 새로운 기준을 제안하면서 새로운 기준이 다른 두 기준보다 나은 성능을 보인다고 주장하였는데, 이 기준에도 한계와 단점이 있음을 예증하였다. 새로운 기준이 완전한 기준은 아니지만 조건을 조금 수정하면 다른 두 기준과 달리 중첩을 제거할 수 있다는 점에서 좀 더 나은 기준이라고 할 수 있다.
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Kim, Ji Hyun
College of Natural Sciences (Department of Statistics and Actuarial Science)
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