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324 / CAUSAL INFERENCE LAB
먼저 알아두면 좋아요 · 연결된 확률·조건부 기대·그래프 모델의 기초
단원 목록 (600) · 자연·통제 매개효과와 상호작용
이해하는 속도로 읽으세요.개념도이론실험확인 문제
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먼저 그림으로 이해하기

한 번에 한 단계씩 살펴보세요.

네 잠재 결과와 두 효과 분해를 실제 상태별로 계산합니다.

Independent mean-zero mediator noise ±0.5 and outcome noise ±0.25, each pair probability 1/4. M_x=a x+E_M; Y(x,m)=c x+b m+d x m+E_Y. Natural effects compare 0 to 1 under this cross-world coupling. They are model-defined, not automatically identified from arbitrary observational data.

XMY직접 경로와 매개 경로
X→M→Y와 X→Y를 분리합니다. 자연 효과는 같은 잡음을 공유하는 잠재 매개값을 사용하며, 관측자료의 식별에는 추가 조건이 필요합니다.
-223.1-3.1
가로 고정 매개값 m · 파랑 CDE(m) · 주황 PNDE · 표는 네 잠재 결과
E_ME_YM0M1Y(0,M0)Y(1,M0)Y(0,M1)Y(1,M1)
-0.5-0.25-0.50.5-0.5-0.5500.45
-0.50.25-0.50.50-0.050.50.95
0.5-0.250.51.500.450.51.45
0.50.250.51.50.50.9511.95

total effect = 1.2

고정 기준 예제의 그림과 수치입니다. 각 단계에서 같은 그림의 의미를 차례로 살펴보세요. 고정된 기준 예제이며 아래 실험의 설정과 독립적입니다.
1 / 4

잠재 매개값

같은 잡음으로 M0,M1을 계산합니다.

M_x=a*x+E_M

실험에서 확인하기 →
이 단원 목차

직접 효과라는 말의 여러 뜻

처치 X는 결과 Y에 직접 영향을 줄 수도 있고 매개변수 M을 통해 영향을 줄 수도 있다. M을 특정 값에 고정하는 질문과 다른 처치 아래 자연스럽게 생겼을 값에 두는 질문은 다르다. 특히 X와 M의 상호작용이 있으면 두 직접 효과가 같을 필요가 없다. 회귀계수를 효과라고 해석하기 전에 참조 세계를 정해야 한다.

실습은 독립이고 평균 0인 매개 잡음 E_M=±0.5, 결과 잡음 E_Y=±0.25를 사용한다. 네 잡음 쌍의 확률은 각각 1/4이다. 두 세계의 결합 방식을 구조식으로 제공한 예이며 임의의 관측자료가 효과를 모두 식별한다는 주장은 아니다.

네 잠재 결과 만들기

처치 x와 고정 매개값 m에 대해

Mx=ax+EM,Y(x,m)=cx+bm+dxm+EY.M_x=ax+E_M,\qquad Y(x,m)=cx+bm+dxm+E_Y.

각 잡음 상태에서 Y(0,M0), Y(1,M0), Y(0,M1), Y(1,M1)을 계산한다. 모든 세계에서 같은 잡음을 유지한다. 총 효과는 Y(1,M1)과 Y(0,M0)의 평균 차이다. 표의 각 행에서 어느 처치와 어느 자연 매개값을 쓰는지 확인하자.

자연 효과의 올바른 짝

순수 자연 직접 효과 PNDE는 M0를 유지하고 처치만 바꾼다. 총 자연 간접 효과 TNIE는 처치를 1에 두고 M0를 M1로 바꾼다.

PNDE=E[Y(1,M0)−Y(0,M0)]=c,PNDE=E[Y(1,M_0)-Y(0,M_0)]=c, TNIE=E[Y(1,M1)−Y(1,M0)]=a(b+d).TNIE=E[Y(1,M_1)-Y(1,M_0)]=a(b+d).

다른 순서로는 처치 0에서 매개값을 바꾸어 PNIE=ab를 얻고, M1을 유지하며 처치를 바꾸어 TNDE=c+ad를 얻는다.

TE=c+ab+ad=PNDE+TNIE=PNIE+TNDE.TE=c+ab+ad=PNDE+TNIE=PNIE+TNDE.

이 항등식은 각 잡음 상태에서 중간 항이 상쇄된 뒤 평균해도 유지된다. 상호작용이 있으면 두 간접 효과는 다르다. 참조 처치를 정하지 않고 언제나 간접 효과가 ab라고 할 수 없다.

통제 직접 효과

매개값 m을 고정하면 CDE(m)=c+dm이다. 파란 곡선은 고정할 값을 바꾸고 주황선은 PNDE=c를 보여준다. PNDE는 자연 M0의 평균이 0인 현재 모형의 결과다. 상호작용이 있으면 특정 고정값에서의 효과는 자연 직접 효과와 크기뿐 아니라 부호도 다를 수 있다.

그림은 서로 다른 두 추정 대상을 비교한다. CDE(m)에 임의의 간접 효과 하나를 더하면 언제나 TE가 된다는 뜻이 아니다. 올바르게 짝지은 자연 효과의 분해는 별도 수치와 상태 표에서 확인한다.

확인 문제와 풀이

a=1,b=0.5,c=0.2,d=0.5에서 두 분해와 CDE(-1)을 구하라.

풀이. TE=0.2+0.5+0.5=1.2다. 첫 분해는 PNDE=0.2와 TNIE=1.0, 둘째는 PNIE=0.5와 TNDE=0.7이다. CDE(-1)=0.2-0.5=-0.3이므로 PNDE가 양수인데도 음수일 수 있다. 음수 매개값을 고정하는 일과 자연 기준값을 평균하는 일이 다르기 때문이다.

d=0으로 상호작용을 없애면 두 간접 효과는 모두 0.5, 두 직접 효과는 모두 0.2가 된다. 어느 m에서도 CDE=0.2다. 익숙한 선형 경로 곱 공식은 이 특수한 경우에 돌아온다.

정의와 관측 식별 구분

구조식이 있으면 중첩 반사실을 계산할 수 있다. 실제 자료에서 추정하려면 처치–결과, 처치–매개, 매개–결과 교란과 처치가 만든 교란, 일관성, Support, 필요한 cross-world 관계를 따로 검토해야 한다. 처치를 무작위화했다고 매개–결과의 모든 문제가 해결되는 것은 아니다. 측정 시점과 매개변수를 설정한다는 조작의 의미도 필요하다.

AI 내부 표현을 매개변수로 부르려면 어떤 개입으로 그 값을 정하고 나머지 계산 기제를 무엇으로 유지하는지 명시하자. 단순한 ablation을 곧 자연 효과라고 부를 수는 없다.

원전

Pearl, Direct and Indirect Effects, R-273의 ASA/JSM 판본. 유한 잡음과 상호작용 모형은 직접 구성했다.

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설명할 수 있나요?

실험 설정과 무관한 기준 예제를 묻습니다. 답을 고르고 설명을 확인해보세요.

1. 상호작용이 있어도 자연 간접 효과는 항상 a*b인가요?
2. 자연 효과를 계산하는 SCM이 있으면 관측자료에서도 자동 식별되나요?

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