Nói chung, không có khái niệm về kết quả tiềm năng trong hồi quy vì các mô hình hồi quy ước tính kỳ vọng có điều kiện của một biến phản hồi. Tuy nhiên, theo các giả định chính về khả năng hoán đổi có điều kiện và tính nhất quán:
Các giả định chính
Khả năng hoán đổi có điều kiện:
\( \overset \sim Y_{g,t}^{(\{ x_{g,t,m}^{(\ast)} \})} \)độc lập với các biến ngẫu nhiên\(\bigl\{ X_{g,t,m}^{(\ast)} \bigr\}\) cho mọi tình huống phản chứng\(\bigl\{ x_{g,t,m}^{(\ast)} \bigr\}\). Do đó, tập hợp các kết quả tiềm năng sẽ độc lập với quyết định thực thi nội dung đa phương tiện trước đây của nhà quảng cáo.
Tính nhất quán:
\( \overset \sim Y_{g,t} = \overset \sim Y_{g,t}^{ (\{ x_{g,t,m}^{(\ast)} \}) } \) khi \(\bigl\{ X_{g,t,m}^{(\ast)} \bigr\} = \bigl\{ x_{g,t,m}^{(\ast)} \bigr\}\). Do đó, việc thực hiện KPI được quan sát của kết quả tiềm năng cho trường hợp giả định khớp với cách thực thi truyền thông trước đây của nhà quảng cáo.
Theo các giả định này, bạn có kết quả đã nêu trước đó:
Giả định về tính nhất quán khá trực quan và được giữ nguyên trừ phi trường hợp đối chứng được xác định không rõ ràng hoặc không được trình bày chính xác trong dữ liệu. Để biết thêm thông tin, hãy xem bài viết Hernan MA, Robins JM, (2020) Causal Inference: What If (Suy luận nhân quả: Điều gì sẽ xảy ra nếu…).
Giả định về khả năng hoán đổi có điều kiện ít trực quan hơn một chút. Giả định này được giữ nguyên nếu tất cả các biến gây nhiễu được đo lường và đưa vào mảng đối chứng \(\{z_{g,t,c}\}\). Biến gây nhiễu là bất kỳ biến nào có tác động nhân quả đến cả kết quả\(\{\overset \sim y_{g,t}\}\)và biện pháp điều trị \(\{x_{g,t,m}\}\) được quan sát. Hiệu ứng nhân quả đối với biện pháp điều trị có thể là hiệu ứng của cấp ngân sách tổng thể của nhà quảng cáo, mức phân bổ trên các kênh, mức phân bổ trên các khu vực địa lý hoặc mức phân bổ trên các khoảng thời gian. Trong thực tế, rất khó để biết liệu tất cả các biến gây nhiễu có được đo lường hay không vì đó chỉ là giả định và không có kiểm thử thống kê nào để xác định điều này từ dữ liệu của bạn. Tuy nhiên, bạn nên biết rằng giả định về khả năng hoán đổi có điều kiện vẫn đúng nếu bạn giả định một biểu đồ nhân quả đáp ứng một điều kiện được gọi là tiêu chí cửa sau (Pearl, J., 2009). Để biết thêm thông tin, hãy xem phần Biểu đồ nhân quả.