[인과성 추론 (Causal Inference) ] 필요한 가정 1편 - 인과 변수 설정, 일관성

데이터로부터 두 변수간의 인과성을 추론해내기 위해서는 네가지 가정이 필요하다. 여기서 인과성을 추론한다는 것은 두 변수 사이의 원인과 결과 관계를 밝혀내고, 그 관계를 수량적인 함수로 밝혀냄을 말한다.

이러한 인과성 추론은 실생활에 매우 유용하게 사용될 수 있으며, 예를 들면 요즘 핫한 주제인 "코로나 백신 접종률이 코로나 확산 예방에 정말 효과가 있는가" 와 같은데에도 사용될 수 있겠다. 다만, 가정이 좀 까다로워서 실질적으로 사용하기 위해서는 많은 주의가 필요하다.

오늘은 그 네가지 가정 중 두가지 가정만 다뤄보도록 하겠다. 첫째로, "한 변수가 다른 변수의 원인이다."

라는 가정이다. 이 가정은 사실 모든 인과 연구의 시작점이 되며, 위 예시에서는 코로나 백신 접종률이 원인, 코로나 확산 예방이 그에 따른 결과로 볼 수 있겠다.

출처 : 한국일보 두번째로, 일관성(consistency) 이라고 불리는 가정이다. 이 가정은 반 사실(counterfactual)에 대한 이해가 필요...