Lesson 02: Suy luận nhân quả
Correlation ≠ causation. Khám phá Simpson's paradox, confounder, DAG và RCT qua dữ liệu tương tác.
1. Nghịch lý Simpson — UC Berkeley 1973
Chuyển đổi giữa góc nhìn tổng hợp và phân nhóm để thấy xu hướng đảo chiều.
Nhìn tổng hợp: Nam có tỷ lệ nhận 44.3%, nữ chỉ 34.6%. Có vẻ như phân biệt giới tính!
| Giới tính | Nộp đơn | Được nhận | Tỷ lệ nhận |
|---|---|---|---|
| Nam | 8,442 | 3,738 | 44.3% |
| Nữ | 4,321 | 1,494 | 34.6% |
2. Nghịch lý Simpson — Điều trị sỏi thận
Bộ dữ liệu thực (Charig et al. 1986): phương pháp A (mổ mở) vs B (ít xâm lấn).
Nhìn tổng: Phương pháp B (83%) có vẻ tốt hơn A (78%). Nhưng thật ra...
| Phương pháp | Thành công | Tổng bệnh nhân | Tỷ lệ thành công |
|---|---|---|---|
| A — Mổ mở | 273 | 350 | 78% |
| B — Ít xâm lấn | 289 | 350 | 83% |
3. DAG — Directed Acyclic Graph
Nhấn vào các nút trong DAG để hiểu vai trò của từng biến. Chọn cấu trúc nhân quả khác nhau.
4. RCT vs Observational — Mô phỏng Confounding
So sánh hiệu quả ước lượng nhân quả của RCT (random assignment) và observational study (chọn lựa tự nhiên). True effect = 0.2.
0.6
400