공통 결과를 기준으로 골라 보면 없던 관계가 생길까?
Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.
그림에서 무엇을 볼까요?
실력과 운에서 합격으로 들어가는 두 화살표와 합격을 조건화할 때 실력과 운 사이에 점선 가짜 연관이 열리는 다이어그램.
LTCT 예시입니다. 공부시간과 시험 당일 운이 모두 장학생 선발에 영향을 주지만 서로 독립이라고 합시다. 장학생만 남기면 공부를 적게 한 학생은 운이 아주 좋아야 포함될 가능성이 큽니다.
그 표본에서 ‘공부를 많이 할수록 운이 나빴다’는 관계가 보여도 원래 모집단의 인과관계가 아닐 수 있습니다. 선발 여부를 표로 통제한 행동이 오히려 경로를 열었습니다.
함께 확인할 점
DAG의 화살표가 잘못되면 collider 판단도 달라집니다.
조건화가 만든 편향의 크기와 방향은 선택 규칙·분포에 따라 달라져 단순 구조만으로 수치를 알 수 없습니다.
생각해 볼 질문
결과와 관련된 변수를 통제하면 왜 항상 더 공정해지지 않을까요?
