【因果推論 #3】因果그래프 (DAG) ─ Fork/Chain/Collider 의 3 가지 패턴

요약

이 기술 기사는 인과 추론에서 핵심적인 개념인 방향성 비순환 그래프(DAG: Directed Acyclic Graph)를 소개합니다. 특히, 세 가지 기본적인 패턴인 Fork, Chain, Collider를 이해하는 것이 중요하며, 이는 변수 간의 조건부 조정(conditioning) 여부를 결정하는 데 도움을 줍니다. 이 지식을 통해 사용자는 인과 관계 추정 시 어떤 변수를 통제해야 하고, 어떤 변수를 통제해서는 안 되는지 판단할 수 있습니다.

핵심 포인트

• 인과 그래프(DAG)는 변수 간의 조건부 조정 여부를 결정하는 데 도움을 주는 도구입니다.
• 변수가 3개일 때, 모든 변수를 무조건 통제해서는 안 되며, 어떤 변수는 조정하지 않아야 할 필요가 있습니다.
• 인과 그래프를 이해하기 위해 반드시 알아야 하는 세 가지 기본 패턴은 Fork, Chain, 그리고 Collider입니다.
• 이러한 패턴을 이해하는 것은 인과 추론의 정확성을 높이고 왜곡된 결과를 방지하는 데 필수적입니다.