Zeitschrift für Data Mining in Genomics & Proteomics

Abstrakt

Konzeptionelle Aspekte kausaler Netzwerke im angewandten Kontext

Azam Yazdani, Akram Yazdani und Eric Boerwinkle

Im Rahmen einer randomisierten Intervention, wie z. B. einer klinischen Studie, ist es konzeptionell unkompliziert, kausale Schlussfolgerungen zu ziehen. In Beobachtungsstudien, die den Großteil der meisten groß angelegten epidemiologischen Studien ausmachen, wird die kausale Schlussfolgerung jedoch durch Störfaktoren und das Fehlen einer klaren Richtung, die einer beobachteten Assoziation zugrunde liegt, erschwert. In den meisten groß angelegten biomedizinischen Anwendungen wird die kausale Schlussfolgerung in gerichteten azyklischen Graphen (DAG) verkörpert, die eine Darstellung kausaler Beziehungen (d. h. Pfeile) zwischen den Variablen (d. h. Knoten) darstellen. Ein Schlüsselkonzept für die kausale Schlussfolgerung im Rahmen von Beobachtungsstudien ist der Zuordnungsmechanismus, bei dem einige Personen behandelt werden und andere nicht. Diese Perspektive bietet eine Struktur zum Nachdenken über kausale Netzwerke im Kontext des Zuordnungsmechanismus (AM). Die Schätzung der Effektgrößen der beobachteten gerichteten Beziehungen wird vorgestellt und diskutiert.