무작위 실험에 대한 논쟁에서 성향 점수 인과 추론의 의미 = A role of propensity score on randomnized controlled experiments for causal inferences

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Randomnized controlled experiment(RCT) is one of the most popular methodology researchers employ in many different fields of empiricalscience. RCT is worth noticing in particular in medical researches in which effects of new medicine are tested and in epidemiology in which causes for a diseases are discovered. Worrall(2007) argues against RCT that it cannot be in practice unbiased. Worrall claims that causal inferences which are founded on RCT are not trustworthy. On the other hand, Worrall claims that Bayeisan's criticismof RCTisright. While I endorse Worrall’s criticism of RCT, I think that he does not consider the recent theories of causal inference. In this paper, I first examine the debate on RCT among Worrall, Papineau and Bayesians. Second, I show that the causal theory of propensity score meets the problems they posed for RCT.
Finally, while noticing causal inference founded on propensity score, I point out that causality per se is not reducible to statistical terms and relations but rather, they assume causal structure.

국문 초록 (Abstract)

무작위 통제 실험(randomnized controlled experiment, 이하 RCT)은 경험 과학의 다양한 분야에서 일반화된 실험 방법이다. 특별히 신약의 효과를 시험하는약학과 질병의 원인을 찾는 역학 분야에서 주목할 만한 실험 방법이다. 워롤1) 은 무작위 통제 실험으로 결과의 비편향성을 실현하는 것이 어렵다고 본다. 워롤은, 실험의 무작위화를 옹호하는 파피뉴2)의 이론과 논증을 비판하고 무작위성의 한계를 지적한다. 다른 한편으로, 파피뉴의 논증에 대한 베이즈주의자 우어바흐3)의 비판에 동조한다. 필자는 워롤이 RCT에 대해 문제를 제기하는 동기와 이유는 바람직하다고 본다. 그러나 구체적인 논의의 과정에서 인과 추론을위해 최근에 발전된 통계 이론에 대한 고려가 부족하였다고 본다. 이 글에서 필자는 우선, RCT에 대한 워롤, 파피뉴, 베이즈주의자들의 논쟁을 다시 살펴본다.
다음으로, 성향 분석 인과 추론이 이 논쟁에서 제기된 문제들에 어떻게 답할 수있는지를 본다. 마지막으로, 성향 점수 인과 추론의 특성을 검토하면서 인과 추론에서 인과 개념이 통계 개념으로 환원되지 않으며, 오히려 인과 개념을 전제해야 함을 확인한다.

참고문헌 (Reference)

1 김준성, "인과에 대한 확률 이론과 반 사실적 확률 궤적으로 해명된 법적 상당성으로서 인과 책임에 대한 평가 모형" 인문과학연구소 37 (37): 143-166, 2016

2 강창희, "관광정책 및 관광사업 프로그램 평가방법" 중앙대학교 산학협력단 2013

3 장현진, "경향점수를 활용한 인과효과 추정 방법 비교: 대응, 가중, 층화, 이중경향점수 보정" 한국교육과정평가원 22 (22): 269-291, 2019

4 Worrall, John, "Why there's no cause to randomize" 58 (58): 451-488, 2007

5 Rosenbaum, Paul. R., "The central role of the propensity score in observational studies for causal effects" 70 (70): 41-55, 1983

6 Papineau, David, "The Virtue of Randomnization" 45 (45): 437-450, 1994

7 Urbach, Peter. M., "Reply to David Papineau" 45 (45): 712-715, 1994

8 Urbach, Peter. M., "Randomization and the design of experiments" 52 (52): 256-273, 1985

9 Papineau, David, "Pure, Mixed, and Spurious Probabilities and Their Significance for a Reductionist Theory of Causation" 13 : 307-348, 1989

10 Morgan, Stephen L., "Counterfactuals and causal inference" Cambridge University Press 2014