反実仮想による因果効果の分析

反実仮想データの取得ができると、「薬を飲んだAさんが、飲んでいない場合」が調べられるようになります。さらに一歩進むと、「Aさんが薬を飲んだ場合と、飲んでいない場合の差（因果効果）」も調べられるようになります。

分析の例

causal_effect
まず、上図のようなデータがあったとします。 Yのデータについては、処置ありと、処置なしのどちらかという事と、Xがいくつの時なのかがわかります。このグラフから、「Xが高い時は、Y1とY0の差が大きい」ということが読み取れますが、それがどのくらいなのかは言いにくいです。

上図のY0とY1のそれぞれに対して、反実仮想データの取得して、追記すると、下図のようになります。
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反実仮想のデータが追記されると、「Xが高い時は、Y1とY0の差が大きい」ということが、さらにわかりやすくなりますが、さらに進んで、その差の値（サンプルごとの因果効果）を計算すると、下図になります。
causal_effect

因果効果が、見える形で示せるようになっています。「Xが大きければ大きいほど、因果効果が大きい」ということが、一枚のグラフで明確に表せています。

ちなみに、この分析は、「処置の効果が大きいのは、Xが大きい時」という分析になっています。単に処置の有無の違いを見る分析よりも、調べていることが多いです。