はじめに  　前回のコラムでは因果関係を統計学的に考えるために「潜在アウトカム」という概念を導入しました。そして、因果効果を異なる介入レベルの潜在アウトカムの比較によって定義しました。例えば、心臓移植という介入がその後の生存に関して因果効果を持つかどうかを考えたい場合には、各個人が心臓移植を受けたらどうなったか、もしくは受けなかったらどうなっていたかという2つのifの結果（潜在アウトカム）を考え、それぞれを比較します。これが潜在アウトカムの枠組みでの因果推論（Rubin流の因果推論）の基本的な考え方になります。  　しかし、詳細については後述しますが、このifの結果である潜在アウトカムは、現実にはいずれか1つしか観測はされず、もう一方は現実には得られない結果（反事実）となるため、個人における因果効果は定義することは可能であっても、その値を求めることは一般には出来ません。しかし、平均因果効果については識別可能条件 (identifiability conditions) と呼ばれる以下の3つの仮定の下では、その値をデータから推定することが可能です。    一致性 (consistency)    交換可能性 (exchangeability)  正値性 (positivity)   　今回のコラムではこれらが意図する内容について解説を行います。なお推定手法によっては追加の仮定や、ここで紹介したものとは異なる仮定が置かれる場合（e.g., 操作変数法）、暗に置かれている条件については補足資料や、各推定手法に関するコラムをご参照ください。    一致性  　前述のように潜在アウトカムを用いるRubin流の因果推論においては、因果効果は異なる介入レベルの潜在アウトカムの比較によって定義されます。ここで1つ重要なことがあります。それは、潜在アウトカムと観測されるアウトカムは異なる概念であるということです。あくまで潜在アウトカムとは、〇〇という介入を「仮に受けたとしたらどのような結果となるかというifの結果」であり、観測されるアウトカムは〇〇という介入を「実際に受けた場合の結果」です。つまり、潜在アウトカムを用いて定義される因果効果をデータ（観測される結果）から考えるためには、これら2つの異なるアウトカムをリンクさせる必要があります。  　そこで必要となるのが一致性 (consistency) と呼ばれる仮定です。一致性とは全ての個人に関して、ある介入A=aを受ける場合の潜在アウトカム Ya が、実際にその介入を受けた場合に観測されるアウトカムYと一致することを意味します。例えば、介入Aを心臓移植の有無、アウトカムを介入から5日後の生存の有無としたとき、ある個人に対して想定される潜在アウトカムは、介入を受けない場合と受ける場合の結果であるYia=0, Yia=1の2つです。ここで仮に、被験者は実際に介入を受けたとします。すると、手術から5日後に観察された結果Yは、手術の前に考えた潜在アウトカム Yia=1と同じであるというのが一致性が指す内容です。一見すると、大変当たり前のことを言っているように思われます。しかし、一致性は以下の2つの要素から構成され※1、これらが成立しない場合には、潜在アウトカムと観測されるアウトカムが一致しない、もしくは後述の式の様な単純な関係とはならない場面があります。 precise definition of the counterfactual outcomes  linkage of the counterfactual outcomes to the observed outcomes    　1つ目の要素は、潜在アウトカムを構成する要素が十分に定義されているかどうかに関する項目です。ここまで心臓移植という介入の因果効果を考えるにあたり、介入を受ける場合の潜在アウトカム Ya=1と受けない場合の潜在アウトカムYa=0を比較しました。しかし、心臓移植を受けるといっても心臓移植を行う医師によって治療の効果は変わりうる可能性は十分考えられます（医師の手術の上手さが異なる）。このように単に介入を受けるといっても複数のバージョンがあり (multiple versions of treatment) 、かつ、それぞれの場合で介入による効果が異なる場合には、治療を受ける場合の潜在アウトカムを単にYia=1とするのではなく、どのような治療を受けるのかといった情報まで含めて、潜在アウトカムの定義をする必要があります。precise definition of the