連載第2～6回にかけて紹介したように，観察研究であっても条件付き交換可能性（未調整交絡がない）が満たされ，その他のバイアスがない場合，因果効果を推定できます。また，バイアスが残っている場合でも，その存在を想定できるときには，バイアス分析の適用で，バイアスを考慮した効果推定値を得られます（第10回参照）。

　しかし，バイアスの存在を想定することが難しい場合，どうすればよいでしょうか。その際は操作変数法（Instrumental Variable Method：IV法）の適用で，因果効果を推定できる場合があります。IV法は，計量経済学の分野で発展した研究手法で，未調整の交絡因子も制御できる方法です。今回は，IV法の概要を説明した上で，近年注目されている遺伝子型をIVとするメンデルランダム化（Mendelian Randomization：MR）の具体例を紹介します。

未調整交絡に対処するには

◆IVとは^1）

　IVとは，下記の3つの条件を満たす変数を指します（図1）。

1）曝露と関連している（仮定①）
2）曝露を介してのみアウトカムに影響する（仮定②）
3）曝露とアウトカムの未測定の交絡因子が関連しない（仮定③）

　この条件を満たしたIVがある場合，IVと曝露，IVとアウトカムとの間には，バックドア経路が存在しないので，IV―曝露，IV―アウトカムの因果効果を推定できます。

　IV法は，曝露―アウトカムの因果効果（β₃）を直接推定せずに，IV―曝露の因果効果（β₁）とIV―アウトカムの因果効果（β₂）から，間接的にβ₃を推測する方法です（図2）。曝露とアウトカムとの間の因果効果（＝β₃）は　β₂/β₁によって与えられます。

◆IV法の標的対象集団は^1）

　さて，このIV法で得られる効果推定値の標的対象集団は何でしょうか。IVの値による反応は人によって異なり，曝露する人もいれば，しない人もいるはずです。IVが2値変数のとき，表のようにAlways-taker，Complier，Defier，Never-taker，の4つのタイプに大別されます。

　IV法による推定値を因果効果として解釈するには，“Defier”がいないとする追加の仮定（単調性の仮定と呼ばれる）が満たされれば，IV法による推定値は“Complier”（IVの値通りの曝露状況となる人）を標的対象集団とした平均因果効果と解釈できることが，2021年にノーベル経済学賞を受賞したAngristらによって指摘されました。この効果は局所平均処置効果（Local Average Treatment Effect：LATE）と呼ばれます（註1）。

◆MRとは^1）

　MRは遺伝子型をIVとするIV法です。曝露に関連する遺伝子多型はメンデルの法則により，生まれる時にランダムに選択されるため，遺伝子型を持つ群と持たない群との間の受胎前の背景因子の分...