⽮印は1⽅向のみ (Acyclic) Ø (左から右に時間が流れるように書くと読みやすい) Ø 直接⽮印で結ばれていると因果効果あり Ø 因果効果があるときは統計的な関連もあり DAGの原則 参考資料︓Glymour, M. Maria. "Using causal diagrams to understand common problems in social epidemiology." Methods in social epidemiology (2006): 393-428.
X Y Z U 注意点1︓操作変数を調整しない X Y U Z 注意点2︓未測定交絡因⼦のプロキシは調整 Ø より実践的な変数選択 Ø 「交絡因⼦選択の原則」 (VanderWeele, 2019) Ø Disjunctive Cause Criterion Ø 曝露またはアウトカムの決定要因を調整 Ø 必要なドメイン知識は少なくなる
信頼性(どのくらい真の値に近いか) Ø 例︓バイオマーカー Ø 交絡因⼦の測定が不完全な場合は残余交絡(residual confounding) Ø 正しく調整変数選択をしてもバイアスが⽣じる Ø 交絡因⼦のプロキシは「測定が不完全な交絡因⼦」とみなせる Ø 例︓所得レベルと⽣活保護の有無 X Y U Z
Inoue, K., Haseda, M., Shiba, K., Tsuji, T., Kondo, K. and Kondo, N., 2022. Social Isolation and Depressive Symptoms Among Older Adults: A Multiple Bias Analysis Using a Longitudinal Study in Japan. Annals of Epidemiology (2022).