【延期】製薬関連の分野における統計的因果推論入門

セミナー趣旨

因果関係とは、ある要因Xを操作すると、別の要因Yが変動することと理解できます。医学や薬学では、患者に薬を処方すると、その患者の病気が治るかどうかに興味があるでしょう。これはまさに因果推論の問題です。本コースでは、統計的因果推論の基礎的な考え方と応用的な技術について学びます。
前半の講義は、主に、統計的因果推論の考え方に焦点を当てています。ここで、潜在的結果変数の枠組みによる因果推論の習慣を身に付けます。
後半の講義では、主に、統計的因果推論の技術に焦点を当てています。重回帰分析で交絡因子を統制することの具体的な意味を理解した上で、その限界について認識するところから始めます。その後、傾向スコアマッチングという技術について、具体的に学びます。また、実際に統計環境Rで実行する方法についても学びます。
本コースでは、微分積分や線形代数を使わずに、数値計算とグラフによって解説をしますので、数学の難易度は比較的に低めに設定しています。講義内容は、拙著『統計的因果推論の理論と実装』(共立出版, 2022)に準拠しています。

セミナープログラム

1. はじめに
　(ア) 自己紹介
　(イ) シラバスの確認

2. 潜在的結果変数の理論と統計的因果推論の重要な仮定
　(ア) 潜在的結果変数の理論
　　1. 潜在的結果変数とは？
　　2. いろいろな処置効果
　　3. 交絡因子とDAG
　　4. 無作為割付け
　(イ) 統計的因果推論の重要な仮定
　　1. SUTVA
　　2. 確率論の復習
　　3. 識別性の条件
　　4. 実験研究における平均処置効果の推定
　　5. 独立性と条件付き独立性
　　6. 共変量の役割
　　7. 共分散分析の概略

3. 重回帰分析による交絡因子の統制の意味
　(ア) 回帰分析の復習
　(イ) 三変数のバレンティン・ベン図
　(ウ) 三変数の重回帰モデル
　(エ) 共分散分析（再考）
　(オ) 重回帰モデルによる分析
　(カ) 実験研究と観察研究の違い
　(キ) モデルに入れるべき変数と入れるべきでない変数

4. 傾向スコア解析入門
　(ア) バランシングスコア
　(イ) 傾向スコアとは？
　(ウ) 傾向スコアのモデル化
　(エ) マッチング
　(オ) 復元マッチングと非復元マッチング
　(カ) マッチング方法
　(キ) 傾向スコアマッチングの実践
　(ク) 傾向スコアをマッチングに使うべきでない？

キーワード：
統計、因果推論、重回帰分析、潜在的結果変数、臨床統計、セミナー、講習会

セミナー講師

長崎大学情報データ科学部　准教授　博士（理工学）　高橋 将宜　氏

《専門》
統計科学，計量政治学，統計的因果推論，欠測データ

《略歴》
2017年9月　成蹊大学大学院理工学研究科　博士（理工学）
2020年4月　長崎大学情報データ科学部　准教授

《活動等》
日本統計学会　正会員（2015年～）
応用統計学会　正会員（2015年～）
経済統計学会　正会員（2015年～）
日本行動計量学会　正会員（2021年～）

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
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