측정의 두 파동을 가진 데이터에서 치료 효과의 분류법과 삼각 측량 촉진

연구자들이 예측 변수(X)가 결과(Y2)의 후속 측정에 미치는 영향을 이전 결과 측정(Y1)에 대해 조정하면서 추정하는 것은 일반적이며, 통계적으로 의미 있는 효과를 X가 Y에 미치는 증가 또는 감소 효과로 해석합니다. 그러나 이 방법은 허위 발견에 취약한 것으로 알려져 있습니다. 여기에서 우리는 Y1에 대해 조정할 때 X가 Y2에 미치는 효과의 모든 조합이 가능하다는 것을 보여줍니다. 따라서 교차 지연 패널 모델과 같은 이러한 조정된 효과는 독립적으로 인과 추론에 사용되어서는 안 됩니다. 우리는 Y2에 대해 Y1을 조정할 때 Y2-Y1 차이에 대한 X의 효과와 Y1에 대한 X의 효과를 추정할 것을 권장합니다. 특정 효과의 조합은 인과 결론을 보강할 수 있지만(결코 확증하지는 않음) 다른 조합은 추정된 효과가 허위일 가능성을 시사하며 주의를 권장합니다.