g-계산법 (G-computation)

한 줄 정의: 결과 모형으로 모든 사람의 반사실적 결과를 예측한 뒤 평균 내어 인과효과를 구하는 방법입니다.

쉽게 풀면

먼저 공변량과 처치로 결과를 설명하는 모형을 적합합니다. 그다음 표본 전체를 "모두 처치받았다"고 가정해 결과를 예측하고, 다시 "모두 처치받지 않았다"고 가정해 예측합니다. 두 예측 평균의 차이가 처치의 평균 인과효과 추정치가 됩니다.

왜 중요한가

회귀계수를 그대로 인과효과로 읽기 어려운 비선형 모형에서도 해석 가능한 평균 효과를 얻을 수 있습니다. 또 시간에 따라 변하는 처치와 교란이 있는 종단자료의 인과추론에서 표준 틀을 제공하기 때문에 역학과 정책평가 논문에서 쓰임새가 넓습니다.

논문에서는 이렇게 쓰입니다

"로지스틱 결과 모형에 기반한 g-계산법으로 추정한 평균 인과효과는 위험차 -3.2%p였다."

모든 대상이 처치를 받은 경우와 받지 않은 경우의 예측 위험을 평균하여 그 차이를 구했다는 뜻입니다.

조금 더 깊게 보면

g-계산법은 잠재적 결과 틀에서 교환가능성, 양성성, 일관성 가정 아래 관측자료로 반사실적 평균을 식별하는 g-공식을 그대로 구현한 것입니다. 종단자료에서는 각 시점의 공변량 변화까지 순차적으로 모형화해 몬테카를로 모의실험으로 결과를 만들어 냅니다. 표준오차는 보통 부트스트랩으로 구하며, 결과 모형이 잘못 설정되면 추정이 편향된다는 점이 약점입니다.

주의할 점

처치 확률을 모형화하는 역확률가중치와 목적은 같지만 세우는 모형이 결과 쪽이라는 점이 다릅니다. 표준화라는 이름으로도 불리지만, 인구구조 보정을 위한 기술적 요약인 직접표준화법과 달리 인과 추정을 위한 절차라는 점에 유의해야 합니다.