반사실체계
정의
- counterfactual framework
- 인과관계를 정의하는 여러가지 방법 중 하나
- 잠재적 결과(potential outcome)라는 개념을 이용해 인과관계를 설명한다.
잠재적 결과
- potential outcome
- 어떠한 사건 X에 따라 일어나는 잠재적 사건 Y를 뜻한다.
예시
섭취 열랑 X 가 3,000kcal일 때 체중증가량이 2kg라는 사실관계가 있다.
반사실체계에서는 이를 “X=3,000kcal 일 때 체중증가량의 잠재적 결과는 2kg이다”라고 표현한다.
그리고 X=2,000kcal 일 때의 체중증가량의 잠재적 결과는 또 다를 수 있다.
반사실체계의 한계점
- 현실에서는 오로지 하나의 X값에 대해 하나의 잠재적 결과만 관측할 수 있다.
- X=3,000kcal 일 때와 X=4,000kcal 일 때의 잠재적 결과를 동시에 둘 다 관측하는 것은 불가능
- 따라서 대부분의 상황에서 반사실체계를 이용해 인과관계를 증명하는 것은 매우 어렵다.
예시
오늘 나라는 사람이 하루에 3,000kcal 을 섭취하거나, 4,000kcal 을 섭취하는 두 가지 경험을 모두 다 할수는 없다.
랜덤화
- randomization
- 실험 대상을 무작위로 배정해 교란변수가 실험군과 통제군에 모두 고르게 분포해, 교란변수의 영향을 최소화하는 방법
- 랜덤화를 한 임상시험 결과를 통계적으로 추정하여 반사실체계의 한계를 극복하고 인과관계를 성립시킬 수 있다.
- 하지만 이 랜덤화도 윤리적 문제, 현실적 문제로 인해 쉽지 않다.
- 이에 대해서는 추후에 포스팅한다.
예시 : 모유수유와 인지기능 간의 인과관계
연구참여자를 랜덤하게(참여자의 모든 특성이 균일하게 섞이도록) 두 그룹으로 나눈다.
한 그룹은 모유수유를 하게 하고, 다른 그룹은 분유만 먹게 한다.
수개월 또는 수년 뒤 인지기능 측정을 비교한다.
이러한 랜덤화는 불가능 : 윤리적 문제, 연구 참여자의 순응도
따라서 모유수유와 인지기능 간 인과관계를 완벽하게 밝히기는 아직은 불가능
Reference
통계로 세상 읽기 - 이긍희, 이기재, 장영재, 박서영, 한종대 공저
방송통신대 - 통계로 세상 읽기 강의
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