[2103.03857] Revisiting the g-null paradox

The parametric g-formula is an approach to estimating causal effects of sustained treatment strategies from observational data. An often cited limitation of the parametric g-formula is the g-null paradox: a phenomenon in which model misspecification in the parametric g-formula is guaranteed under the conditions that motivate its use (i.e., when identifiability conditions hold and measured time-varying confounders are affected by past treatment). Many users of the parametric g-formula know they must acknowledge the g-null paradox as a limitation when reporting results but still require clarity on its meaning and implications. Here we revisit the g-null paradox to clarify its role in causal inference studies. In doing so, we present analytic examples and a simulation-based illustration of the bias of parametric g-formula estimates under the conditions associated with this paradox. Our results highlight the importance of avoiding overly parsimonious models for the components of the g-form

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@she_knows_a_key
@she_knows_a_key 因果推論学びたてで誰もが当惑するg-formulaのパラメトリック表現でのnull paradox再検討 t.co/SNQqAsWuTR nullのパラメータ表現が一般に困難ということで、このパラドックス自体がg-formulaでのモデル誤特定の不可避性を含意する、と言うのはトートロジーっぽいですね。そうは書いてないけど

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