일반화된 인구 기여 비율에 대한 베이지안 추론: 매우 저체중 영아에서 조기 비타민 A 수치가 만성 폐 질환에 미치는 영향

본 논문에서는 Rubin의 인과 모델의 잠재적 반응 프레임워크를 사용하여 인구 기여 비율을 연구한다. 이 프레임워크는 다중 값 및 다변량 노출뿐만 아니라 다중 값 반응을 수용할 수 있는 인구 기여 효과의 일반적인 측정값 정의를 용이하게 한다. 추론 문제는 베이지안 관점에서 고려된다. 유한 인구 추론이 강조되며, 특정 사항에 주목하여 완전 관찰된 인구에서의 추론이 강조된다. 주요 추론 문제는 관찰된 반응, 노출 및 공변량을 고려하여 관찰되지 않은 잠재적 반응의 사후 분포 계산과 관련된다. 관찰된 데이터에 대한 정보가 없는 모델 파라미터에 대한 의존성이 강조되며, 이는 인과 효과의 비가시적 특성을 반영한다. 매우 저체중 영아의 호흡기 문제에 대한 소규모 코호트 연구에는 사후 추론이 잠재적 반응 변수의 결합 분포에 대한 가정에 둔감했지만, 누락된 공변량에 의한 혼란이 없다는 더 익숙한 가정의 약한 형태인 약한 무시 가능성의 가정에 민감하다는 결과가 나타났다. 모델 기반 세트업에서 약한 무시 가능성 가정은 모델 파라미터를 0으로 설정하는 것으로 식별되며, 따라서 이 가정에 대한 불확실성은 원칙적으로 모델 파라미터에 대한 사전 분포를 통해 처리될 수 있다.