なぜ効果が生まれたのかを解明する 因果媒介分析の原理と実装
参加費
一般: 11,000円(税込)
学生: 5,500円(税込)
※所属機関内にて領収書と共に税額や金額の根拠を求められた際には、本ページのスクリーンショット等でご対応いただけますと幸いです。
学習ポイント
因果媒介分析の基本的な考え方を理解し、「効果があったか」だけでなく「なぜ効果が生じたか」を分析する視点を身につけます。
Natural Direct Effect（自然直接効果）・Natural Indirect Effect（自然間接効果）の定義、識別仮定、推定方法を体系的に理解します。
識別仮定が厳しい状況における代替的アプローチとして、Interventional Direct/Indirect Effect（介入性直接・間接効果）の考え方と活用場面を学びます。
Rパッケージを用いた実装演習を通じて、媒介効果の推定と結果の解釈を実践的に習得します。
未測定交絡が存在する場合に推定結果がどの程度頑健かを評価する、感度解析の方法を理解します。
詳細概要
マーケティング施策、医療介入、教育プログラム、プロダクト改善など、さまざまな分野で「施策は効果があったのか」を検証する重要性が高まっています。しかし、実務において本当に求められるのは、単に平均的な効果を確認することだけではなく、その効果がどのような経路を通じて生じたのか を理解することです。こうした問いに答えるための方法論として注目されているのが、因果媒介分析です。
因果媒介分析では、処置が結果に与える影響を、媒介変数を通じた間接効果と、それ以外の経路による直接効果に分解して評価します。たとえば、広告施策が売上を向上させたとき、その効果は「認知向上を通じた効果」なのか、それとも「購買意欲への直接的な影響」なのかを定量的に検証できます。施策改善やメカニズム理解において、極めて重要な分析手法です。
一方で、媒介分析には独特の難しさがあります。Natural Direct Effect や Natural Indirect Effect を識別するには、通常の因果推論以上に強い仮定が必要であり、実務データではその成立が難しいケースも少なくありません。そのため、定義だけを学んでも、現場でどのように適用すべきか判断できないという課題があります。
本セミナーでは、まず因果媒介分析の全体像を整理したうえで、Natural Direct Effect / Natural Indirect Effect の定義、識別仮定、推定方法を丁寧に解説します。さらに、従来の仮定が満たしにくい場合の現実的な代替指標として、Interventional Direct Effect / Interventional Indirect Effect（介入性直接・間接効果）を紹介します。
後半では、Rパッケージを用いた実装例を通じて、媒介効果の推定手順、出力結果の読み取り方、分析時の注意点を具体的に学びます。加えて、未測定交絡の影響を評価する感度解析についても扱い、「結果をどこまで信頼できるか」を検証する実践的な視点を身につけます。
本セミナーを通じて、参加者は因果媒介分析の理論的基礎から実装・解釈・限界までを体系的に理解し、実務や研究において適切に活用できる力を身につけることを目指します。
キーワード
因果媒介分析, Natural Direct Effect, Natural Indirect Effect, Interventional Direct Effect, Interventional Indirect Effect, 直接効果, 間接効果, 識別仮定, 感度解析, 未測定交絡, Rによる因果推論実装, メカニズム分析
セミナーで扱う内容
因果媒介分析の基本概念と活用場面
自然な直接効果・間接効果の定義
識別仮定と推定方法
介入性直接効果・間接効果の考え方
Rパッケージを用いた実装方法
推定結果の解釈と実務での注意点
未測定交絡に対する感度解析
講義の流れ
因果媒介分析の概要と代表的な活用例を説明する
Natural Direct Effect / Natural Indirect Effect の定義、識別仮定、推定方法を解説する
識別仮定が厳しい場合の代替指標として、Interventional Direct Effect / Interventional Indirect Effect を紹介する
Rパッケージを用いて、直接効果・間接効果の推定方法を実演する
未測定交絡が存在する場合の感度解析法を紹介し、結果の頑健性評価を学ぶ
実務・研究で因果媒介分析を活用する際の注意点と限界を議論する
講師紹介
田栗 正隆（Masataka Taguri）
東京医科大学 医療データサイエンス分野 教授
生物統計学を専門として、多くの臨床研究に統計家として従事するとともに、医学研究から生じる問題を解決するための方法論研究を積極的に行っている。観察研究データから因果推論を行うための諸手法に関して、特に関心を持っている。これまでに日本計量生物学会奨励賞、統計関連学会連合大会優秀報告賞などの受賞歴がある。
主な経歴
2022年4月 – 現在 東京医科大学 医療データサイエンス分野 教授
2022年4月 – 現在 横浜市立大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 客員教授
2023年4月 – 現在 情報・システム研究機構 統計数理研究所 客員教授
2020年4月 – 2022年3月 横浜市立大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 教授
2018年4月 – 2020年3月 横浜市立大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 准教授
2016年4月 – 2018年3月 横浜市立大学 医学研究科 臨床統計学 准教授
2010年4月 – 2016年3月 横浜市立大学 医学研究科 臨床統計学 助教
2014年9月 – 2015年9月 カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF） 客員研究員
領収書発行
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注意事項
本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 講義資料 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
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