Inferring Effect Ordering Without Causal Effect Estimation

要約

予測モデルは、広告、顧客維持、個別化医療など、さまざまな領域にわたる介入をガイドするためによく使用されます。
これらのモデルは多くの場合、介入の実際の効果を推定するものではなく、予測された結果に基づいて潜在的な有効性を示唆する代用として機能します。
私たちの論文では、これらの予測モデルをいつ、どのように因果関係として解釈できるかという重要な問題に取り組んでおり、特に正確な効果の大きさではなく、効果の順序付けを推論するためのモデルの使用に焦点を当てています。
我々は、完全潜在媒介と潜在単調性という 2 つの仮定を形式化します。これらは、直接的な因果効果の推定を行わずに、効果の順序付けを推論するために組み合わせるのに十分です。
私たちは、介入時に個人がどのように行動するかに関するデータがない、または関心のある主要な結果に関するデータがないシナリオで、効果の順序を推論するための代理の実現可能性を評価する際に、これらの仮定の有用性を検討します。
さらに、実務者がプロキシについて独自の評価を行うための実践的なガイドラインも提供します。
私たちの調査結果は、プロキシから効果の順序付けを合理的に推論できる場合だけでなく、これらのプロキシのモデリングが直接的な効果の推定よりも優れたパフォーマンスを発揮できる条件も明らかにしました。
この研究は、効果の推定を超えた代替の因果解釈を包含するために因果推論を拡大することの重要性を強調し、直接的な効果の推定が不可能な場合に意思決定プロセスを強化するための将来の研究のための基盤を提供する。

要約(オリジナル)

Predictive models are often employed to guide interventions across various domains, such as advertising, customer retention, and personalized medicine. These models often do not estimate the actual effects of interventions but serve as proxies, suggesting potential effectiveness based on predicted outcomes. Our paper addresses the critical question of when and how these predictive models can be interpreted causally, specifically focusing on using the models for inferring effect ordering rather than precise effect sizes. We formalize two assumptions, full latent mediation and latent monotonicity, that are jointly sufficient for inferring effect ordering without direct causal effect estimation. We explore the utility of these assumptions in assessing the feasibility of proxies for inferring effect ordering in scenarios where there is no data on how individuals behave when intervened or no data on the primary outcome of interest. Additionally, we provide practical guidelines for practitioners to make their own assessments about proxies. Our findings reveal not only when it is possible to reasonably infer effect ordering from proxies, but also conditions under which modeling these proxies can outperform direct effect estimation. This study underscores the importance of broadening causal inference to encompass alternative causal interpretations beyond effect estimation, offering a foundation for future research to enhance decision-making processes when direct effect estimation is not feasible.

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