随机试验因果推断的泛化：反事实与图模型识别

当参与随机试验受影响结局的因素所驱动，或当试验参与直接独立于处理影响结局时，试验参与者中的平均处理效应不太可能泛化到目标人群。本文中，我们利用反事实与图因果模型考察在何种条件下可将随机试验的因果推断泛化到符合试验资格个体的目标人群。我们借助将试验参与“扩大”至目标人群的假设干预概念，对泛化分析给出一种解释。我们考虑了在试验参与直接或间接影响结局时泛化分析的解释，突出了与纵向研究中删失的联系，并讨论了通过 g-公式计算与逆概率加权识别反事实结局分布。最后，我们展示了如何将方法扩展以处理时变处理、不依从与删失。