Miguel A. Hernán, James M. Robinsらの著書である『Causal Inference: What If』についての補足記事まとめです。随時更新します。本書のPDF版は以下の著者HPよりダウンロードが可能です。初版は2020年に公開され、メジャーアップデートが2023年に行われています。ただし、以降もマイナーアップデートがひっそりと繰り返し行われており、版によって一部記載が異なりますのでご注意ください。なお、本記事では2024年4月26日更新版を参照しています。www.hsph.harvard.edu
Paper book版については、2022年の年末にCRC Pressより出版を行うとの告知がありましたが、既に当初の出版予定日よりも1年以上ずれ込んでおり、今後もさらに遅れることが予想されます。なお、日本語版については2年後を目安に翻訳プロジェクトが進行中です。
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- Part I: Causal inference without models
- Ch.1: A definition of causal effect
- Ch.2: Randomized experiments
- Ch.3: Observational studies
- Ch.4: Effect modification
- Ch.5: Interaction
- Ch.6 Graphical representation of causal effects
- Ch.8: Selection bias
- Ch.9: Measurement bias
- Ch.10: Random variability
- Part II: Causal inference without models
- Ch.11: Why model?
- Ch.12: IP weighting and marginal structural models
- Ch.13: Standardization and the parametric g-formula
- Ch.14: G-estimation of structural nested models
- Ch.15: Outcome regression and propensity scores
- Ch.16: Instrumental variable estimation
- Ch.17: Causal survival analysis
- Ch.18: Variable selection for causal inference
- Part III: Causal inference from complex longitudinal data
- Ch.19: Time-varying treatments
- Ch.20: Treatment-confounder feedback
- Ch.21: G-methods for time-varying treatments
- Ch.22: Target trial emulation
- Ch.23: Causal mediation
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