역학 관점 에서 볼 때 인과 관계에 대한 의견을 추가하겠습니다 . 이러한 주장의 대부분은 Prince et al.의 Practical Psychiatric Epidemiology 에서 발췌 한 것이다 . (2003).
인과 관계 또는 인과 관계 해석 은 역학적 연구에서 가장 어려운 측면이다. 코호트 및 횡단면 연구는 예를 들어 혼란스러운 영향을 초래할 수 있습니다. 인용문 S. Menard ( 종종 연구 , Sage University Paper 76, 1991), 인과 모델링의 HB Asher (Sage, 1976)는 처음에 다음 기준을 충족 할 것을 제안했습니다.
- 예를 들어 실험군과 대조군 사이의 차이 또는 두 변수 사이의 0이 아닌 상관 관계에 의해 나타나는 바와 같이, 현상 또는 변수는 문제가되지 않아야한다.
- 관계는 다른 변수 또는 변수 세트에 기인해서는 안됩니다. 즉, 가짜가 아니어야하지만 실험 설계에서 성공적인 무작위 배정에 의해 표시된 것처럼 다른 변수가 제어되는 경우에도 지속되어야합니다 (실험과 치료 전 대조군) 또는 다른 변수가 일정하게 유지되는 두 변수 사이의 0이 아닌 부분 상관 관계에 의해.
- 예상되는 원인은 영향의 관련 변화보다 늦게 발생하는 원인의 변화에 의해 지시 된 바와 같이, 예상되는 원인이 시간에 따른 영향과 우선하거나 그와 동시에 있어야합니다.
처음 두 기준은 단면 또는 시간 순서의 단면 연구를 사용하여 쉽게 확인할 수 있지만 후자는 세로 데이터없이 시간 순서를 가정 할 수있는 생물학적 또는 유전 적 특성을 제외하고 세로 데이터만으로 평가할 수 있습니다. 물론 비 재귀 인과 관계의 경우 상황이 더욱 복잡해집니다.
또한 @James가 인용 한 것처럼 인과 효과와 관련된 9 가지 다른 기준을 포함하는 Hill (1965)이 발표 한 접근 방식을 요약 한 다음 그림 (앞서 언급 한 13 장)을 좋아합니다. 원래 기사는 실제로 "환경과 질병 : 협회 또는 원인?" ( PDF 버전 ).
![1965 년 언덕](https://i.stack.imgur.com/BNQEa.png)
마지막으로 Rothman의 가장 유명한 책인 Modern Epidemiology (1998, Lippincott Williams & Wilkins, 2nd Edition) 2 장은 통계적 및 철학적 관점에서 인과 관계와 인과 추론에 대한 매우 완전한 토론을 제공합니다.
나는 다음과 같은 참고 문헌을 추가하고 싶습니다 (대부분 역학 온라인 과정에서 가져온).
- Swaen, G 및 van Amelsvoort, L (2009). 인과 추론에 대한 증거에 대한 가중치 . 임상 역학 저널 , 62 , 270-277.
- Botti, C, Comba, P, Forastiere, F 및 Settimi, L (1996). 환경 역학의 인과 추론. 묵시적 가치의 역할 . 전체 환경의 과학 , 184 , 97-101.
- 위드, DL (2002). 환경 역학. 기본 및 원인 효과 증명 . 독성학 , 181-182 , 399-403.
- Franco, EL, Correa, P, Santella, RM, Wu, X, Goodman, SN 및 Petersen, GM (2004). 인과 관계 확립에서 역학의 역할과 한계 . 암 생물학 세미나 , 14 , 413–426.
마지막으로,이 리뷰는 인과 관계 모델링에 대한 더 큰 관점을 제공합니다. 인과 관계 추론 : 개요 (J Pearl, SS 2009 (3)).