Causal Inference under Outcome-Based Sampling with Monotonicity Assumptions
单调性假设下基于结果抽样的因果推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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单调性假设下基于结果抽样的因果推断
- 研究问题
- 在病例对照或病例总体抽样下，如何识别二元处理与二元结果的因果相对风险和归因风险，单调性可提供哪些界限？
- 方法与思路
- 作者在潜在结果框架中比较强可忽略性与单调性限制，推导尖锐识别区间，并提供按总体协变量分布汇总的推断算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在单调处理反应及单调处理选择下，通常的优势比是因果相对风险的尖锐上界，并通过三个实证案例展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对抽样机制与总体信息需求、两种单调性假设的含义，以及优势比上界、区间尖锐性和汇总推断的具体条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未完整交代抽样信息与假设，优势比不能直接当作因果风险比。
原文摘要
We study causal inference under case-control and case-population sampling. Specifically, we focus on the binary-outcome and binary-treatment case, where the parameters of interest are causal relative and attributable risks defined via the potential outcome framework. It is shown that strong ignorability is not always as powerful as it is under random sampling and that certain monotonicity assumptions yield comparable results in terms of sharp identified intervals. Specifically, the usual odds ratio is shown to be a sharp identified upper bound on causal relative risk under the monotone treatment response and monotone treatment selection assumptions. We offer algorithms for inference on the causal parameters that are aggregated over the true population distribution of the covariates. We show the usefulness of our approach by studying three empirical examples: the benefit of attending private school for entering a prestigious university in Pakistan; the relationship between staying in school and getting involved with drug-trafficking gangs in Brazil; and the link between physicians' hours and size of the group practice in the United States.