注）　本コラムは『経時的に変化する治療（Time-varying treatments）に対する因果推論』と題した以前のコラムを、時間依存性治療に関する部分と周辺構造モデルにおけるIPTW法に関する部分に分割し、内容の追加と修正を行い再構成したものの一部となります。   はじめに 多くの統計的因果推論に関する書籍や文献では、ある治療※1が単時点で行われる場合の因果効果の推定手法について紹介がされています。しかし、治療が複数の時点にわたって実施され、その一連の治療による効果に興味があるという状況も存在するかと思います。例えば、新型コロナワクチンの接種が我々に身近な例として挙げられ、これ以外にも顧客に対する商品のレコメンデーションなど医学分野に限らず様々な例が挙げられます。 正確な定義は後述しますが、上記で挙げたような複数の時点において実施され、かつ各時点での値が異なりうる（時間経過とともにとる値が変化しうる）治療は、時間依存性治療（time-varying treatments）と呼ばれます。時間依存性治療に対する因果推論へのニーズは、近年の統計的因果推論という言葉自体の認知の広まりや個別化医療への関心の高まりに相まって増加しています。一方で、その統計学的理論の理解は点治療の状況と比較すると内容が高度になることや日本語での文献が少ないことからそれほど進んでいません。そこで、本コラムでは時間依存性治療に対する効果をどのように定義するか、問題となることは何か、どのように効果の推定を行えばよいかについて簡単に解説を行います。また、いくつかの代表的な推定手法についてはSASでの実装方法も併せて紹介を行います。なお、本コラムは潜在アウトカムモデルの枠組みの下での因果推論について基本的な理解があることを前提としています。適宜関連する書籍や文献、因果推論に関する連載コラムをご参照していただければ幸いです。 ※1　本コラムにおいては、介入（intervention）や曝露（exposure）など他の原因となる変数を治療（treatment）と同義的に用いて構わないものとする     因果推論を行う上での治療分類（"time-fixed" or "time-varying"） ある治療とアウトカムとの因果関係を議論する場合、治療はtime-fixed treatments（時間固定性治療）※2、もしくはtime-varying treatments（時間依存性治療）のいずれかに分類がされます。そして、このどちらに属するかによって扱いは大きく異なります。まず、治療が時間固定（time-fixed）であるとは、対象集団におけるすべての被験者に関して、初回の治療レベルが以降のすべての時点における各々の治療レベルを決定することを指します。この状況としては大きく3つあります。 治療が研究開始時点でのみ行われる 1つ目は、治療がベースラインやtime zeroとも呼ばれる研究やプロジェクトの開始時点でのみ行われる場合です。一般的な臨床試験で投与される被験薬・対照薬や、一回の投与で完全な免疫を与えるone-dose vaccine（e.g., 黄熱病ワクチン）などが実例として挙げられます。 初回の治療レベルが時間経過によって不変 2つ目は、初回の治療が2回目以降の治療時点においても変わらず継続的に行われる場合です。この状況の例としては、被験薬と対照薬の複数回投与が予定される臨床試験や近年いくつかの国で導入されているベーシックインカムといったものが挙げられるかと思います。 決定論的に各時点の治療レベルが定まる 3つ目は、初回の治療レベルが決定論的にその後の治療レベルを定める場合です。すなわち、初回治療での分岐以降はそれぞれ1つの治療パターンとなる場合です。例えば、A群に割り付けられた被験者は隔週で被験薬を、B群に割り付けられた被験者は毎週対照薬を投与（初回治療が被験薬なら毎週投与、対照薬なら隔週投与）されるといった実験が1つの例として考えられます。また、Aチームに配属された選手は実践練習と模擬戦を、Bチームに配属された選手は基礎練習と筋力トレーニング（初回練習が応用練習ならその後は模擬戦、基礎練習なら筋力トレーニング）をそれぞれ1日の練習メニューとして行うといったものもスポーツの領域における例として考えられます。 上記の分類からも類推されるように、治療が複数時点で行われるとしても2, 3の状況に該当する場合には、因果推論を行う上での扱いは治療が単時点で行われる場合と変わらず、ベースライン共変量の調整に基づく手法が適用可能です。これはすべての個人に関して初回治療によって2回目以降の治療が決定されるため、後述する時間依存性交絡（time-dependent confounding）という問題が生じ得ないためです。   次に、時間依存性治療（time-varying treatments）とは時間固定でない治療すべてを指します。すなわち、複数時点で行われる治療であり、かつ各時点でとる値が初回の治療によって決定論的に定まらない治療が時間依存性治療にあたります。例えば、月に1回のペースで運動指導プログラムをある市において行うというプロジェクトを考えてみます。ここで、「初回指導に参加した場合は何があっても絶対に毎回参加しなければならない」や「初回指導に参加しなかった場合には絶対に以降参加できない」などといった特殊な制約がない限りは、各指導日でプログラムという2つの選択肢を市民は取ることができます。そのため、この運動指導というのは時間依存性治療にあたります。 この他にも疫学研究における喫煙や投薬量が被験者の状態によって変更される処方、検索履歴に応じて表示される広告（レコメンド）など様々な曝露、治療、介入が時間依存の例として挙げられます。ただし、特に疫学・医学分野においては本質的には時間依存であるものの、測定の実現可能性から時間固定とされる場合もあります。また、対照的に研究・プロジェクトの計画時点では時間固定であるものの、研究実施後には時間依存であるとみなされる場合もあります。それが割付の不遵守（コンプライアンス違反）が存在する場合の治療です。例えば、上記の時間固定である治療の2番目のシナリオで紹介した継続的に被験薬と対照薬（実薬）を投与するという臨床試験においては、試験に参加する被験者が何らかの理由（e.g., 副作用の発現）で治療法を切り替える場合があります。このような状況においては、本来は時間固定であった治療を時間依存性治療とみなして解析（補正）を行うことが可能です。 ※2　執筆時点で対応する定訳が存在しないという筆者の認識であるが、本コラムにおいては時間固定性治療という訳をあてる     治療レジメン（treatment regime） ここまでは因果推論を行う上での治療分類について紹介を行いましたが、以降では治療レジメンとその分類について紹介と解説を行います。これらは、因果効果の定義やデータを用いて効果を推定する（識別のために必要な仮定を検討する）場合に非常に重要になります。ここから先は数学的な内容も入りますので、以下のように記法をおきます。基本的にはアルファベットの大文字は確率変数を、小文字はその実現値を指しています。 k：時点を表す添字（k = 0, 1, ..., K） Ak：時点kにおける二値である時間依存性治療（1: あり, 0: なし） A0：k

はじめに 因果効果の推定手法の1つである傾向スコアマッチング、およびSASでの実装方法について紹介します。傾向スコアマッチングのSASでの実装にあたっては、本記事ではSAS/STAT 14.2（SAS 9.4）で追加されましたPSMATCHプロシジャを使用します。因果推論の基本的な枠組みや傾向スコア・傾向スコアマッチングの統計的理論については、詳しく解説を行いませんので、そちらに関心がある方は書籍等を参考にしていただければ幸いです。 理想的なランダム化比較試験においては、ランダム化により治療群と対照群間で測定・未測定の交絡因子（confounders）の分布が期待的に等しくなるため、単純な群間比較によって治療（介入、曝露）の興味のあるアウトカムに対する効果を評価することが可能です。しかし、ランダム化が行われなかった実験研究や観察研究のデータから因果関係を見出そうとする場合には、一般に交絡（confounding）と呼ばれるという問題が生じます。これは簡単に述べると、治療群と対照群で集団の特性が異なることで2つの集団が比較可能ではない状況、治療群と対照群でのアウトカムの違いが治療だけではなく集団の特性の違いにも依存する状況を意味しています。つまり、ランダム化が行われなかった実験研究や観察研究のデータから因果効果を推定する際には、交絡を十分に制御した上で群間比較を行う必要があり、世間一般で因果効果の推定手法と呼ばれるものは、交絡を調整方法する方法だと認識していただいてよいかと思います。因果効果の推定手法は回帰や層別化、標準化など様々なものがありますが、本記事ではマッチング法に注目します。マッチング法は、治療群と対照群から類似した特徴を持つ被験者をペアとし（マッチングさせ）、マッチした対象集団において治療を受けた群と受けなかった群を比較するという方法です。 　ただ、一言にマッチング法と言っても複数の交絡因子（共変量）の情報をそのまま用いる「共変量マッチング」と、共変量の情報を傾向スコアという一次元の情報に落とし込んだ上でマッチングを行う「傾向スコアマッチング」という2つの方法に大きく分かれます。初学者にとっては前者の方がより直感的な方法かと思いますが、共変量が高次元である場合や変数のカテゴリ数が多い場合にはその実施が困難になります。そのような場合にしばしば用いられるのが後者の傾向スコアマッチングです。マッチングには、治療群と対照群の構成比率やマッチング方法など様々なオプションがありますが、傾向スコアの分布が同じ（治療群と対照群が交換可能）であるmatched populationを作成するというのが共通の考え方です。また、傾向スコアマッチングの実施手順は連続である単一の共変量を用いた共変量マッチングと同様であり、大きくは以下のような手順となります。 【傾向スコアマッチング法のステップ】 共変量の特定、測定 傾向スコアのモデル指定、傾向スコアの推定 マッチングアルゴリズムの決定、マッチングの実施 マッチングした対象者で構成された集団（matched population）における治療群と対照群での交絡因子の分布評価 4.で評価した共変量が不均衡である場合には2.に戻る 群間比較の実施 推定結果の解釈   記法と仮定 記法 以下の記法の下で傾向スコアマッチングに関する議論を行います。アルファベットの大文字は確率変数を、小文字はその実数値を意味するものとします。なお、以降でボ－ルド体としている場合は単一の変数ではなくベクトルであることを意味しているものとします。 A：二値の治療変数 Y：観察されるアウトカム Ya：潜在アウトカム X：共変量（一般にはベクトル） 仮定 本記事では以下の識別可能条件を仮定します。理想的なランダム化比較試験においては研究デザインによってその成立が認められますが、観察研究ではあくまで”仮定”となります。つまり、その成立を認めることが妥当であるかどうかの議論が別途必要となることにご注意ください。また、各条件の詳細や意図する内容については本記事では取り扱いませんので、他の記事や書籍等をご参照ください。 【識別可能条件 (Identifiability assumptions) 】 一致性 (consistency) If Ai = a, then YiA = Yia = Yi  特にAが二値であるとき、   Yi = AYia=1 + (1-A) Yia=0   条件付き交換可能性 (conditional