RT @EpiEllie: A clear & useful overview of the do’s & dont’s of confounders selection from Tyler Vanderweele. It’s open access so no excu…
RT @Shuntarooo3: 因果推論するときの変数選択 ・DAG描いてbackdoor基準で変数選択するのは、完全な因果構造が必要なため大変 ・現実的な変数選択方法を提案している論文 VanderWeele, T.J. Principles of confounder…
何回も読み直している気がする… Principles of confounder selection | European Journal of Epidemiology https://t.co/ptQhmaySmQ
RT @rihaOT555: 因果推論をする際の交絡因子の選択方法に関する論文 ・ステップワイズ法に対する警告 ・交絡因子の選択でP値の使用に関する警告 ・ZバイアスやMバイアスなどの固有のバイアスに対する説明 などなど https://t.co/l6EsTxNN2e
@nekobo_01 もっと適切な文献がないか探してみます。以下の論文は、有名なので既にご存じかもしれませんが、参考にどうぞ。 https://t.co/5fgj43etfL
RT @societyforepi: How to select an appropriate set of #confounders? Check out a great paper by Dr Tyler J. VanderWeele in European Journal…
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因果推論をする際の交絡因子の選択方法に関する論文 ・ステップワイズ法に対する警告 ・交絡因子の選択でP値の使用に関する警告 ・ZバイアスやMバイアスなどの固有のバイアスに対する説明 などなど https://t.co/l6EsTxNN2e
RT @societyforepi: How to select an appropriate set of #confounders? Check out a great paper by Dr Tyler J. VanderWeele in European Journal…
バイアスを防ぐための変数選択。modified disjunctive cause criterion について。 Principles of confounder selection - PubMed https://t.co/3aNYAKQwq9
@BrianKingNeo @DrAbdulRazak_MD I haven’t read this… but in general there can be problems selecting covariates from p-values. https://t.co/CQ3W28RpHE
RT @tsukakoshi_ot: 【現在推奨される交絡因子選択の基準】 Modified Disjunctive Cause Criterion ①暴露の原因またはアウトカムの原因となり、暴露より先に測定された変数を含める。 ②操作変数となり得る変数を除く ③暴露とアウトカ…
RT @tsukakoshi_ot: 【現在推奨される交絡因子選択の基準】 Modified Disjunctive Cause Criterion ①暴露の原因またはアウトカムの原因となり、暴露より先に測定された変数を含める。 ②操作変数となり得る変数を除く ③暴露とアウトカ…
RT @copellist: この部分の理解はとても重要ですよね💡 しかし、とても難しい領域… 概念モデルに影響を与える「第3の因子」 そのうち、何が交絡因子なのか? そもそも、因子の種類やその特徴は? 🌱以前、力を入れてまとめたnoteがありますので、興味のある方は参照く…
RT @copellist: この部分の理解はとても重要ですよね💡 しかし、とても難しい領域… 概念モデルに影響を与える「第3の因子」 そのうち、何が交絡因子なのか? そもそも、因子の種類やその特徴は? 🌱以前、力を入れてまとめたnoteがありますので、興味のある方は参照く…
RT @copellist: この部分の理解はとても重要ですよね💡 しかし、とても難しい領域… 概念モデルに影響を与える「第3の因子」 そのうち、何が交絡因子なのか? そもそも、因子の種類やその特徴は? 🌱以前、力を入れてまとめたnoteがありますので、興味のある方は参照く…
RT @tsukakoshi_ot: 【現在推奨される交絡因子選択の基準】 Modified Disjunctive Cause Criterion ①暴露の原因またはアウトカムの原因となり、暴露より先に測定された変数を含める。 ②操作変数となり得る変数を除く ③暴露とアウトカ…
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RT @copellist: この部分の理解はとても重要ですよね💡 しかし、とても難しい領域… 概念モデルに影響を与える「第3の因子」 そのうち、何が交絡因子なのか? そもそも、因子の種類やその特徴は? 🌱以前、力を入れてまとめたnoteがありますので、興味のある方は参照く…
この部分の理解はとても重要ですよね💡 しかし、とても難しい領域… 概念モデルに影響を与える「第3の因子」 そのうち、何が交絡因子なのか? そもそも、因子の種類やその特徴は? 🌱以前、力を入れてまとめたnoteがありますので、興味のある方は参照ください🙇 → https://t.co/WBW2FYWkyH https://t.co/aox6huHAqA
RT @tsukakoshi_ot: 【現在推奨される交絡因子選択の基準】 Modified Disjunctive Cause Criterion ①暴露の原因またはアウトカムの原因となり、暴露より先に測定された変数を含める。 ②操作変数となり得る変数を除く ③暴露とアウトカ…
RT @tsukakoshi_ot: 【現在推奨される交絡因子選択の基準】 Modified Disjunctive Cause Criterion ①暴露の原因またはアウトカムの原因となり、暴露より先に測定された変数を含める。 ②操作変数となり得る変数を除く ③暴露とアウトカ…
【現在推奨される交絡因子選択の基準】 Modified Disjunctive Cause Criterion ①暴露の原因またはアウトカムの原因となり、暴露より先に測定された変数を含める。 ②操作変数となり得る変数を除く ③暴露とアウトカムの共通の原因のプロキシである変数を含める。 https://t.co/4cTYS5H84G
Principles of confounder selection https://t.co/66kJGY5wk8
RT @masayuki_hirose: 多分有名な論文と思うけどきちんと読んだのでメモ。解析で調整すべき共変量について、提案が明快です。 ・処置、アウトカムまたは両方の原因となる変数は調整する ・ただし操作変数は調整しない ・処置とアウトカム両方に影響する未測定変数の代理にな…
RT @iznaiy_emjawak: なお、因果推論において推奨される変数選択の方法はこちらの論文で丁寧に解説されています。 https://t.co/Ljbkuvrmrg
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読む…頑張って読む…!
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Principles of confounder selection - PubMed https://t.co/LeQdRua3ZI
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Principles of confounder selection. Eur J Epidemiol. 2019 Mar;34(3):211-219. Epub 2019 Mar 6. PMID: 30840181 https://t.co/070lVJlclB
RT @Shuntarooo3: 因果推論するときの変数選択 ・DAG描いてbackdoor基準で変数選択するのは、完全な因果構造が必要なため大変 ・現実的な変数選択方法を提案している論文 VanderWeele, T.J. Principles of confounder…
RT @Shuntarooo3: 因果推論するときの変数選択 ・DAG描いてbackdoor基準で変数選択するのは、完全な因果構造が必要なため大変 ・現実的な変数選択方法を提案している論文 VanderWeele, T.J. Principles of confounder…
RT @FumitoT: 心理学界隈でDAGの説明をすると「でも心理の概念って双方向矢印(相互因果関係)ですよね」ってよく言われるので、もうツイッターでスライド共有しますね。固定的な概念じゃなくて、時系列で現象をとらえる感じです。 https://t.co/QnWKFUpId…
RT @FumitoT: 心理学界隈でDAGの説明をすると「でも心理の概念って双方向矢印(相互因果関係)ですよね」ってよく言われるので、もうツイッターでスライド共有しますね。固定的な概念じゃなくて、時系列で現象をとらえる感じです。 https://t.co/QnWKFUpId…
RT @FumitoT: 心理学界隈でDAGの説明をすると「でも心理の概念って双方向矢印(相互因果関係)ですよね」ってよく言われるので、もうツイッターでスライド共有しますね。固定的な概念じゃなくて、時系列で現象をとらえる感じです。 https://t.co/QnWKFUpId…
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RT @FumitoT: 心理学界隈でDAGの説明をすると「でも心理の概念って双方向矢印(相互因果関係)ですよね」ってよく言われるので、もうツイッターでスライド共有しますね。固定的な概念じゃなくて、時系列で現象をとらえる感じです。 https://t.co/QnWKFUpId…
心理学界隈でDAGの説明をすると「でも心理の概念って双方向矢印(相互因果関係)ですよね」ってよく言われるので、もうツイッターでスライド共有しますね。固定的な概念じゃなくて、時系列で現象をとらえる感じです。 https://t.co/QnWKFUpIdD https://t.co/CfJSz6dKtN
RT @iznaiy_emjawak: 因果推論における変数選択法の解説 by VanderWeele大先生。 ・ステップワイズで選択 ・相関係数や単回帰の結果で選択 ・とりあえず曝露より前の変数は全部入れる ・交絡だけ入れとけばいいんでしょ? ・中間変数、Colliderっ…
@MatheusFacure @analisereal There may also be a slightly different argument. If X3 can be considered almost IV, then it is possible that adjusting for X3 could amplify the bias of the unmeasured covariates. https://t.co/4kASqJrqdt https://t.co/7YQwJpiq6l
RT @koro485: こんな感じで仕上がりました。 https://t.co/Jq0VH6fuEq
RT @koro485: こんな感じで仕上がりました。 https://t.co/Jq0VH6fuEq