This book will be useful for researchers who are interested in developing their causal inference skills in order to answer questions about treatment effects in various fields. Fundamentals of Causal Inference with R is a book that focuses on the critical task of disentangling causality from confounding, with an emphasis on practical applications and real-world examples. The book is written at a level suitable for senior undergraduate or graduate students in statistics, biostatistics, and data science, as well as PhD students in a range of fields, including epidemiology, pharmacy, the health sciences, education, and the social, economic, and behavioral sciences. The text covers various methods of confounding adjustment, such as standardization, differences, estimation, instrumental variables, and propensity score methods. These techniques are explained using potential outcomes and graphical models, making the concepts accessible to readers without prior knowledge of causal inference. Real-data examples and simulation studies in R further motivate the methods presented in the book. One of the primary motivations for clinical trials and observational studies is to infer cause and effect. However, confounding can make it challenging to accurately determine the impact of interventions or risk factors on outcomes. Fundamentals of Causal Inference with R provides readers with the tools they need to overcome this challenge by learning how to disentangle causation from confounding. The book focuses on practical applications and real-world examples to help readers understand how to apply these methods in their research. The book begins by introducing the basics of causal inference, including potential outcomes, causal graphs, and the front-door and back-door criteria. From there, it delves into various methods of confounding adjustment, including standardization, differences, estimation, instrumental variables, and propensity score methods. Each method is thoroughly explained using potential outcomes and graphical models, allowing readers to gain a deeper understanding of the underlying principles.

Эта книга будет полезна для исследователей, которые заинтересованы в развитии своих навыков причинного вывода, чтобы ответить на вопросы о эффектах лечения в различных областях. Fundamentals of Causal Inference with R - это книга, которая посвящена критической задаче отделения причинности от смешения с акцентом на практические применения и примеры из реального мира. Книга написана на уровне, подходящем для студентов старших курсов или аспирантов в области статистики, биостатистики и науки о данных, а также для аспирантов в ряде областей, включая эпидемиологию, фармацию, науки о здоровье, образование, а также социальные, экономические и поведенческие науки. Текст охватывает различные методы смешанной корректировки, такие как стандартизация, различия, оценка, инструментальные переменные и методы оценки склонности. Эти методы объясняются с использованием потенциальных результатов и графических моделей, что делает концепции доступными для читателей без предварительного знания причинного вывода. Примеры реальных данных и симуляционные исследования в R дополнительно мотивируют методы, представленные в книге. Одним из основных мотивов клинических испытаний и обсервационных исследований является вывод причины и следствия. Тем не менее, смешение может затруднить точное определение влияния вмешательств или факторов риска на результаты. Основы причинно-следственной связи с R предоставляют читателям инструменты, необходимые для преодоления этой проблемы, научившись отделять причинно-следственную связь от смешения. Книга посвящена практическим применениям и реальным примерам, чтобы помочь читателям понять, как применять эти методы в своих исследованиях. Книга начинается с введения основ причинного вывода, включая потенциальные результаты, причинные графики и критерии передней и задней дверей. Оттуда он углубляется в различные методы смешанной корректировки, включая стандартизацию, различия, оценку, инструментальные переменные и методы оценки склонности. Каждый метод подробно объясняется с использованием потенциальных результатов и графических моделей, что позволяет читателям глубже понять основные принципы.

Ce livre sera utile pour les chercheurs qui sont intéressés à développer leur savoir-faire causal pour répondre à des questions sur les effets du traitement dans différents domaines. Fundamentals of Causal Inference with R est un livre qui traite de la tâche critique de séparer la causalité du mélange, en mettant l'accent sur les applications pratiques et les exemples du monde réel. livre est écrit à un niveau approprié pour les étudiants de troisième cycle ou de troisième cycle dans les domaines de la statistique, de la biostatistique et des sciences des données, ainsi que pour les étudiants de troisième cycle dans un certain nombre de domaines, y compris l'épidémiologie, la pharmacie, les sciences de la santé, l'éducation et les sciences sociales, économiques et comportementales. texte couvre diverses méthodes d'ajustement mixte telles que la normalisation, les différences, l'évaluation, les variables instrumentales et les méthodes d'évaluation de la propension. Ces méthodes sont expliquées à l'aide de résultats potentiels et de modèles graphiques, ce qui rend les concepts accessibles aux lecteurs sans connaissance préalable de la conséquence. Des exemples de données réelles et des études de simulation en R motivent en outre les méthodes présentées dans le livre. L'une des principales motivations des essais cliniques et des études observationnelles est de conclure à la cause et à l'effet. Toutefois, le mélange peut rendre difficile la détermination précise des effets des interventions ou des facteurs de risque sur les résultats. s fondements de la causalité avec R fournissent aux lecteurs les outils nécessaires pour surmonter ce problème en apprenant à séparer la causalité de la confusion. livre traite des applications pratiques et des exemples réels pour aider les lecteurs à comprendre comment appliquer ces méthodes dans leurs recherches. livre commence par l'introduction des bases de la conclusion causale, y compris les résultats potentiels, les graphiques causaux et les critères des portes avant et arrière. De là, il explore diverses méthodes d'ajustement mixte, y compris la normalisation, les différences, l'évaluation, les variables instrumentales et les méthodes d'évaluation de la propension. Chaque méthode est expliquée en détail à l'aide de résultats potentiels et de modèles graphiques, ce qui permet aux lecteurs de mieux comprendre les principes de base.

Este libro será útil para los investigadores que estén interesados en desarrollar sus habilidades de inferencia causal para responder preguntas sobre los efectos del tratamiento en diferentes campos. Fundamentals of Causal Inference with R es un libro que aborda la tarea crítica de separar la causalidad de la mezcla, con énfasis en aplicaciones prácticas y ejemplos del mundo real. libro está escrito a un nivel adecuado para estudiantes de posgrado o posgrado en estadística, bioestadística y ciencia de datos, así como para estudiantes de posgrado en una serie de áreas, incluyendo epidemiología, farmacia, ciencias de la salud, educación, y ciencias sociales, económicas y del comportamiento. texto abarca diferentes métodos de ajuste mixto, como la normalización, las diferencias, la evaluación, las variables instrumentales y los métodos de evaluación de inclinación. Estas técnicas se explican utilizando potenciales resultados y modelos gráficos, haciendo que los conceptos estén disponibles para los lectores sin conocimiento previo de la inferencia causal. Ejemplos de datos reales y estudios de simulación en R motivan aún más las técnicas presentadas en el libro. Uno de los principales motivos de los ensayos clínicos y de los estudios observacionales es la constatación de causa y efecto. n embargo, la mezcla puede dificultar la determinación precisa de los efectos de las intervenciones o los factores de riesgo en los resultados. fundamentos de la causalidad con R proporcionan a los lectores las herramientas necesarias para superar este problema, aprendiendo a separar la causalidad de la mezcla. libro trata sobre aplicaciones prácticas y ejemplos reales para ayudar a los lectores a entender cómo aplicar estas técnicas en sus investigaciones. libro comienza con la introducción de los fundamentos de la inferencia causal, incluyendo los resultados potenciales, los gráficos causales y los criterios de las puertas delanteras y traseras. A partir de ahí se profundiza en diferentes métodos de ajuste mixto, entre los que destacan la estandarización, las diferencias, la evaluación, las variables instrumentales y los métodos de evaluación de inclinación. Cada método se explica en detalle utilizando posibles resultados y modelos gráficos, lo que permite a los lectores comprender más a fondo los principios básicos.

Este livro será útil para pesquisadores interessados em desenvolver suas habilidades de causalidade para responder perguntas sobre os efeitos do tratamento em várias áreas. Fundamentals of Causal Inference with R é um livro que trata da tarefa crítica de separar a causalidade da mistura com foco em aplicações práticas e exemplos do mundo real. O livro foi escrito em um nível adequado para estudantes de nível superior ou pós-graduação em estatística, bioestatística e ciência de dados, e para estudantes de pós-graduação em várias áreas, incluindo epidemiologia, farmácia, ciências da saúde, educação e ciências sociais, econômicas e comportamentais. O texto abrange diferentes métodos de ajuste misto, tais como normalização, diferenças, avaliação, variáveis de ferramentas e métodos de avaliação de inclinação. Estes métodos são explicados usando potenciais resultados e modelos gráficos, tornando os conceitos acessíveis aos leitores sem conhecimento prévio de causalidade. Exemplos de dados reais e estudos simulados em R motivam adicionalmente os métodos apresentados no livro. Um dos principais motivos para os ensaios clínicos e a investigação é a conclusão da causa e da investigação. No entanto, a mistura pode dificultar a definição exata do impacto de intervenções ou fatores de risco nos resultados. Os fundamentos da causa e efeito de R fornecem aos leitores as ferramentas necessárias para superar o problema, aprendendo a separar a causa da mistura. O livro trata de aplicações práticas e exemplos reais para ajudar os leitores a entender como aplicar esses métodos em suas pesquisas. O livro começa com a introdução de fundamentos de causalidade, incluindo potenciais resultados, gráficos de causalidade e critérios de portas dianteiras e traseiras. A partir daí, ele se aprofunda em vários métodos de ajuste misto, incluindo normalização, diferenças, avaliação, variáveis de ferramentas e métodos de avaliação de inclinação. Cada método é detalhadamente explicado através de potenciais resultados e modelos gráficos, permitindo que os leitores compreendam mais a fundo os princípios básicos.

Questo libro sarà utile per i ricercatori che sono interessati a sviluppare le loro abilità causali per rispondere a domande sugli effetti del trattamento in diversi campi. Fundmentals of Causal Inference with R è un libro che si occupa del compito critico di separare la causalità dalla miscelazione con un focus su applicazioni pratiche e esempi dal mondo reale. Il libro è scritto su un livello adatto per gli studenti di corso superiore o di laurea in statistica, biostatistica e scienza dei dati e per gli studenti di laurea in diversi settori, tra cui epidemiologia, farmacia, scienze della salute, istruzione e scienze sociali, economiche e comportamentali. Il testo comprende diversi metodi di regolazione mista, quali standardizzazione, differenze, valutazione, variabili strumentali e metodi di valutazione della propensione. Questi metodi vengono spiegati utilizzando potenziali risultati e modelli grafici, rendendo i concetti accessibili ai lettori senza prima conoscere il risultato causale. Esempi di dati reali e studi di simulazione in R motivano ulteriormente i metodi presentati nel libro. Uno dei principali motivi per i test clinici e gli studi di ricerca è la conclusione della causa e delle indagini. Tuttavia, la miscelazione può rendere difficile determinare con precisione l'impatto degli interventi o dei fattori di rischio sui risultati. basi della causa-effetto con R forniscono ai lettori gli strumenti necessari per superare il problema, imparando a separare la causalità dalla miscelazione. Il libro si occupa di applicazioni pratiche e esempi reali per aiutare i lettori a capire come applicare questi metodi nella loro ricerca. Il libro inizia con l'introduzione di basi per l'output causale, tra cui potenziali risultati, causali grafici e criteri per la porta anteriore e posteriore. Da lì si approfondisce in vari metodi di aggiustamento misto, tra cui standardizzazione, differenze, valutazione, variabili strumentali e metodi di valutazione della propensione. Ogni metodo viene dettagliato utilizzando potenziali risultati e modelli grafici, consentendo ai lettori di comprendere meglio i principi di base.

Dieses Buch wird für Forscher nützlich sein, die daran interessiert sind, ihre kausalen Schlussfolgerungen zu entwickeln, um Fragen zu Behandlungseffekten in verschiedenen Bereichen zu beantworten. Fundamentals of Causal Inference with R ist ein Buch, das sich der kritischen Aufgabe widmet, Kausalität von der Vermischung zu trennen, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen und Beispielen aus der realen Welt liegt. Das Buch ist auf einem Niveau geschrieben, das für ältere Studenten oder Doktoranden in den Bereichen Statistik, Biostatistik und Datenwissenschaft sowie für Doktoranden in einer Reihe von Bereichen wie Epidemiologie, Pharmazie, Gesundheitswissenschaften, Bildung sowie Sozial-, Wirtschafts- und Verhaltenswissenschaften geeignet ist. Der Text umfasst verschiedene Methoden der gemischten Anpassung wie Standardisierung, Unterschiede, Bewertung, instrumentelle Variablen und Methoden zur Bewertung der Neigung. Diese Methoden werden anhand potenzieller Ergebnisse und grafischer Modelle erklärt, wodurch die Konzepte den sern zugänglich gemacht werden, ohne vorher die kausale Schlussfolgerung zu kennen. Reale Datenbeispiele und mulationsstudien in R motivieren die im Buch vorgestellten Methoden zusätzlich. Eines der Hauptmotive für klinische Studien und Beobachtungsstudien ist die Schlussfolgerung von Ursache und Wirkung. Die Vermischung kann es jedoch schwierig machen, die Auswirkungen von Interventionen oder Risikofaktoren auf die Ergebnisse genau zu bestimmen. Die Grundlagen der Kausalität mit R bieten den sern die Werkzeuge, die sie benötigen, um dieses Problem zu überwinden, indem sie lernen, Kausalität von der Vermischung zu trennen. Das Buch konzentriert sich auf praktische Anwendungen und reale Beispiele, um den sern zu helfen, zu verstehen, wie sie diese Techniken in ihrer Forschung anwenden können. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der kausalen Inferenz, einschließlich potenzieller Ergebnisse, kausaler Diagramme und Vorder- und Hintertürkriterien. Von dort aus vertieft er sich in verschiedene Mixed-Adjustment-Methoden, darunter Standardisierung, Unterschiede, Bewertung, instrumentelle Variablen und Neigungsbewertungsmethoden. Jede Methode wird anhand potenzieller Ergebnisse und grafischer Modelle im Detail erklärt, so dass die ser die Grundprinzipien besser verstehen können.

Ta książka będzie przydatna dla naukowców, którzy są zainteresowani rozwijaniem swoich umiejętności wnioskowania przyczynowego, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące efektów leczenia w różnych dziedzinach. Fundamentals of Causal Inference with R to książka, która zajmuje się krytycznym zadaniem oddzielenia związku przyczynowego od mylących, ze szczególnym uwzględnieniem praktycznych zastosowań i przykładów w świecie rzeczywistym. Książka jest napisana na poziomie odpowiednim dla studentów licencjackich lub absolwentów w dziedzinie statystyki, biostatystyki i danych, a dla absolwentów w wielu dziedzinach, w tym epidemiologii, farmacji, nauk o zdrowiu, edukacji oraz nauk społecznych, ekonomicznych i behawioralnych. Tekst obejmuje różne mieszane metody regulacji, takie jak standaryzacja, różnice, punktacja, zmienne instrumentalne i metody punktacji skłonności. Metody te są tłumaczone za pomocą potencjalnych wyników i modeli graficznych, dzięki czemu koncepcje są dostępne dla czytelników bez wcześniejszej wiedzy o przyczynowym wnioskowaniu. Przykłady danych w świecie rzeczywistym i badania symulacyjne w R dodatkowo motywują metody przedstawione w książce. Jedną z głównych motywacji badań klinicznych i badań obserwacyjnych jest wywołanie przyczyny i efektu. Zamieszanie może jednak utrudnić dokładne określenie wpływu interwencji lub czynników ryzyka na wyniki. Ramy związku przyczynowego R zapewniają czytelnikom narzędzia potrzebne do pokonania tego problemu poprzez naukę oddzielania związku przyczynowego od nieporozumień. Książka skupia się na praktycznych zastosowaniach i przykładach w świecie rzeczywistym, aby pomóc czytelnikom zrozumieć, jak stosować te techniki w swoich badaniach. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw wnioskowania przyczynowego, w tym potencjalnych wyników, wykresów przyczynowych oraz kryteriów przednich i tylnych drzwi. Stamtąd zagłębia się w różne mieszane metody regulacji, w tym standaryzację, różnice, punktację, zmienne instrumentalne i metody punktacji skłonności. Każda metoda jest szczegółowo wyjaśniana przy użyciu potencjalnych wyników i modeli graficznych, pozwalając czytelnikom na głębsze zrozumienie podstawowych zasad.

ספר זה יהיה שימושי לחוקרים המעוניינים לפתח את מיומנויות ההסקנה הסיבתיות שלהם יסודות ההסקה הקוסמית עם R הוא ספר העוסק במשימה הקריטית של הפרדת הסיבתיות מבלבול, תוך התמקדות ביישומים מעשיים ובדוגמאות מהעולם האמיתי. הספר נכתב ברמה המתאימה לסטודנטים לתואר ראשון או לתואר שני בסטטיסטיקה, ביוסטטיסטיקה ומדעי המידע, ולסטודנטים לתואר שני במספר תחומים כולל אפידמיולוגיה, בית מרקחת, מדעי הבריאות, חינוך ומדעי החברה, הכלכלה וההתנהגות. הטקסט מכסה שיטות שונות של התאמה מעורבת, כגון סטנדרטיזציה, הבדלים, ניקוד, משתנים אינסטרומנטליים ושיטות ניקוד נטייה. שיטות אלו מוסברות באמצעות תוצאות פוטנציאליות ומודלים גרפיים, מה שהופך את המושגים לנגישים לקוראים ללא ידע מוקדם על הסקה סיבתית. דוגמאות מידע בעולם האמיתי ומחקרי סימולציה ב-R מניעים עוד יותר את השיטות המוצגות בספר. אחד המניעים העיקריים של ניסויים קליניים ומחקרים תצפיתיים הוא להסיק סיבה ותוצאה. עם זאת, בלבול עלול להקשות לקבוע במדויק את ההשפעה של התערבויות או גורמי סיכון על תוצאות. מסגרת הסיבתיות R מספקת לקוראים את הכלים הדרושים להם כדי להתגבר על בעיה זו על ידי למידה להפריד בין סיבתיות לבלבול. הספר מתמקד ביישומים מעשיים ובדוגמאות מהעולם האמיתי כדי לעזור לקוראים להבין איך ליישם את הטכניקות האלה במחקרם. הספר מתחיל בהצגת בסיסים של הסקה סיבתית, כולל תוצאות פוטנציאליות, חלקות סיבתיות, וקריטריונים של דלת קדמית ואחורית. משם, הוא מתעמק במגוון שיטות התאמה מעורבות, כולל סטנדרטיזציה, הבדלים, ניקוד, משתנים אינסטרומנטליים ושיטות ניקוד נטייה. כל שיטה מוסברת בפרוטרוט באמצעות תוצאות פוטנציאליות ומודלים גרפיים, המאפשרים לקוראים לרכוש הבנה עמוקה יותר של עקרונות היסוד.''

Bu kitap, çeşitli alanlardaki tedavi etkileriyle ilgili soruları yanıtlamak için nedensel çıkarım becerilerini geliştirmek isteyen araştırmacılar için yararlı olacaktır. R ile Nedensel Çıkarımın Temelleri, pratik uygulamalara ve gerçek dünya örneklerine odaklanarak, nedenselliği karışıklıktan ayırmanın kritik görevini ele alan bir kitaptır. Kitap, istatistik, biyoistatistik ve veri bilimlerinde lisans veya yüksek lisans öğrencileri için ve epidemiyoloji, eczacılık, sağlık bilimleri, eğitim ve sosyal, ekonomik ve davranış bilimleri gibi bir dizi alanda yüksek lisans öğrencileri için uygun bir düzeyde yazılmıştır. Metin, standardizasyon, farklılıklar, puanlama, enstrümantal değişkenler ve eğilim puanı yöntemleri gibi çeşitli karışık ayarlama yöntemlerini kapsar. Bu yöntemler, potansiyel sonuçlar ve grafik modeller kullanılarak açıklanmakta ve kavramlar, nedensel çıkarım hakkında önceden bilgi sahibi olmadan okuyucular için erişilebilir hale getirilmektedir. Gerçek dünyadaki veri örnekleri ve R'deki simülasyon çalışmaları, kitapta sunulan yöntemleri daha da motive eder. Klinik çalışmaların ve gözlemsel çalışmaların ana motivasyonlarından biri neden ve sonuç çıkarmaktır. Bununla birlikte, karışıklık, müdahalelerin veya risk faktörlerinin sonuçlar üzerindeki etkisini doğru bir şekilde belirlemeyi zorlaştırabilir. R nedensellik çerçevesi, okuyuculara, nedenselliği karışıklıktan ayırmayı öğrenerek bu sorunun üstesinden gelmek için ihtiyaç duydukları araçları sağlar. Kitap, okuyucuların bu teknikleri araştırmalarında nasıl uygulayacaklarını anlamalarına yardımcı olmak için pratik uygulamalara ve gerçek dünyadaki örneklere odaklanmaktadır. Kitap, potansiyel sonuçlar, nedensel grafikler ve ön ve arka kapı kriterleri dahil olmak üzere nedensel çıkarımın temellerini tanıtarak başlar. Oradan, standardizasyon, farklılıklar, puanlama, enstrümantal değişkenler ve eğilim puanı yöntemleri dahil olmak üzere çeşitli karışık ayarlama yöntemlerine girer. Her yöntem, potansiyel sonuçlar ve grafik modeller kullanılarak ayrıntılı olarak açıklanır ve okuyucuların temel ilkeleri daha iyi anlamalarını sağlar.

سيكون هذا الكتاب مفيدًا للباحثين المهتمين بتطوير مهاراتهم في الاستدلال السببي للإجابة على أسئلة حول تأثيرات العلاج في مختلف المجالات. أساسيات الاستدلال السببي مع R هو كتاب يتناول المهمة الحاسمة لفصل السببية عن الارتباك، مع التركيز على التطبيقات العملية وأمثلة العالم الحقيقي. تم كتابة الكتاب على مستوى مناسب لطلاب البكالوريوس أو الدراسات العليا في الإحصاء والإحصاء الحيوي وعلوم البيانات، ولطلاب الدراسات العليا في عدد من المجالات بما في ذلك علم الأوبئة والصيدلة والعلوم الصحية والتعليم والعلوم الاجتماعية والاقتصادية والسلوكية. يغطي النص العديد من طرق التعديل المختلطة مثل التوحيد القياسي والاختلافات والتسجيل والمتغيرات الأداتية وطرق درجة الميل. يتم شرح هذه الأساليب باستخدام النتائج المحتملة والنماذج الرسومية، مما يجعل المفاهيم في متناول القراء دون معرفة مسبقة بالاستدلال السببي. تحفز أمثلة بيانات العالم الحقيقي ودراسات المحاكاة في R الأساليب المقدمة في الكتاب. أحد الدوافع الرئيسية للتجارب السريرية والدراسات القائمة على الملاحظة هو استنتاج السبب والنتيجة. ومع ذلك، قد يجعل الالتباس من الصعب تحديد تأثير التدخلات أو عوامل الخطر على النتائج بدقة. يوفر إطار السببية R للقراء الأدوات التي يحتاجونها للتغلب على هذه المشكلة من خلال تعلم فصل السببية عن الارتباك. يركز الكتاب على التطبيقات العملية والأمثلة الواقعية لمساعدة القراء على فهم كيفية تطبيق هذه التقنيات في أبحاثهم. يبدأ الكتاب بتقديم قواعد الاستدلال السببي، بما في ذلك النتائج المحتملة، والحبكات السببية، ومعايير الباب الأمامي والخلفي. من هناك، يتعمق في مجموعة متنوعة من طرق التعديل المختلطة، بما في ذلك التوحيد القياسي والاختلافات والتسجيل والمتغيرات الآلية وطرق درجة الميل. يتم شرح كل طريقة بالتفصيل باستخدام النتائج المحتملة والنماذج الرسومية، مما يسمح للقراء باكتساب فهم أعمق للمبادئ الأساسية.

이 책은 인과 적 추론 기술을 개발하는 데 관심이있는 연구자들이 다양한 분야의 치료 효과에 대한 질문에 답변하는 데 유용합니다. R과의 원인 간섭의 기본은 실제 응용 프로그램 및 실제 사례에 중점을 둔 인과 관계를 혼란과 분리하는 중요한 작업을 다루는 책입니다. 이 책은 통계, 생물 통계 및 데이터 과학 분야의 학부 또는 대학원생과 역학, 약학, 보건 과학, 교육 및 사회, 경제 및 행동 과학을 포함한 여러 분야의 대학원생에게 적합한 수준으로 작성되었습니다. 이 텍스트는 표준화, 차이, 점수, 도구 변수 및 성향 점수 방법과 같은 다양한 혼합 조정 방법을 다룹니다. 이러한 방법은 잠재적 인 결과와 그래픽 모델을 사용하여 설명되므로 인과 적 추론에 대한 사전 지식없이 독자가 개념에 액세스 할 R의 실제 데이터 예와 시뮬레이션 연구는이 책에 제시된 방법에 동기를 부여합니다. 임상 시험 및 관찰 연구의 주요 동기 중 하나는 원인과 결과를 추론하는 것입니다. 그러나 혼란스러워하면 중재 또는 위험 요소가 결과에 미치는 영향을 정확하게 결정하기가 어려울 수 있습니다. R 인과 관계 프레임 워크는 독자에게 인과 관계를 혼동과 분리하는 방법을 통해이 문제를 극복하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 책은 독자들이 연구에 이러한 기술을 적용하는 방법을 이해하도록 돕기 위해 실제 응용 프로그램과 실제 사례에 중점을 둡 이 책은 잠재적 인 결과, 인과 적 음모, 앞뒤 기준을 포함하여 인과 적 추론의 기초를 소개하는 것으로 시작됩니다. 거기서부터 그는 표준화, 차이, 점수, 도구 변수 및 성향 점수 방법을 포함한 다양한 혼합 조정 방법을 탐구합니다. 각 방법은 잠재적 인 결과와 그래픽 모델을 사용하여 자세히 설명되므로 독자는 기본 원칙을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

本書は、様々な分野の治療効果に関する質問に答えるために、因果推論のスキルを開発することに興味がある研究者に役立ちます。因果推論とRの基礎は、因果関係を混同から分離するという重要な課題を扱った本であり、実用的な応用と実例に焦点を当てている。この本は、統計学、生物統計学およびデータサイエンスの学部生または大学院生に適したレベルで書かれており、疫学、薬学、保健科学、教育、社会、経済および行動科学などの多くの分野の大学院生に適しています。このテキストでは、標準化、差分、スコアリング、インストゥルメンタル変数、プロペンシンススコアメソッドなど、さまざまな混合調整方法が説明されています。これらの方法は、潜在的なアウトカムとグラフィカルモデルを使用して説明され、因果推論の事前の知識なしに読者が概念にアクセスできるようにします。実世界のデータ例とRにおけるシミュレーション研究は、本書で提示された方法をさらに動機づけている。臨床試験と観察研究の主な動機の1つは、原因と効果を推測することです。しかし、混乱は、介入や結果へのリスク要因の影響を正確に判断することを困難にする可能性があります。R因果関係フレームワークは、この問題を克服するために必要なツールを読者に提供します。本書は実用的な応用と実例に焦点を当て、読者がこれらの技術を研究に適用する方法を理解するのを助ける。本書は、潜在的なアウトカム、因果プロット、およびフロントとバックドアの基準を含む因果推論の基盤を紹介することから始まる。そこから、標準化、差分、スコアリング、インストゥルメンタル変数、propensityスコアメソッドなど、さまざまな混合調整方法を掘り下げます。各メソッドは、潜在的な結果とグラフィカルモデルを使用して詳細に説明され、読者は基礎となる原則をより深く理解することができます。