Die moralischen Vorfahren: Adjustierungsmengen in Kausaldiagrammen schnell und einfach berechnen - Textor, J. (Das Gesundheitswesen, 2011)
Dieser Artikel behandelt die Anwendung kausaler Diagramme (auch DAGs, von engl. directed acyclic graphs) für das nachträgliche Prüfen auf korrekte Adjustierung in einer empirischen Studie, sowie für das Ermitteln geeigneter Adjustierungsmengen während des Studienentwurfs. Für beide Aufgaben sind in der Theorie der Kausaldiagramme mittlerweile verschiedene Methoden bekannt. Allerdings ist der Rechenaufwand einiger Methoden so hoch, dass diese sich nicht mehr per Hand durchführen lassen und selbst schnelle Computer an ihre Grenzen bringen. Um das Arbeiten mit Kausaldiagrammen in der Praxis zu erleichtern, wird in diesem Artikel das laut momentanem Kenntnisstand effizienteste Verfahren vorgestellt, das auf der sogenannten „Vorfahren-Moralgraph-Konstruktion“ von Lauritzen et al. basiert. Dieses Verfahren ermöglicht es, auch größere Kausaldiagramme mit Dutzenden von Variablen und Assoziationen leicht per Hand zu lösen, und eignet sich zudem gut für die Implementierung in Computerprogrammen. Unter anderem bauen das Online-Werkzeug DAGitty und neuere Versionen des DAG program auf dieser Methode auf.
Keywords: gerichtete azyklische Graphen; DAG; kaulsale Diagramme; Bayesian Networks; Algorithmen; Adjustierung