Świeckie zrozumienie różnicy między regulacją drzwi tylnych i drzwiami wejściowymi

Jestem odnoszące się do regulacji back-drzwiowej i regulacji przód-drzwiowego tutaj :

Dostosowanie tylnych drzwi : archetypowym problemem epidemiologicznym w statystyce jest dostosowanie się do efektu mierzonego pomieszania. Kryterium tylnych drzwi Pearl uogólnia ten pomysł.

Dostosowanie drzwi wejściowych : jeśli niektóre zmienne nie są obserwowane, być może będziemy musieli skorzystać z innych metod identyfikacji efektu przyczynowego.

Strona zawiera także dokładne definicje matematyczne dla powyższych dwóch terminów.

Jak sprawić, by laik zrozumiał różnicę między regulacją drzwi tylnych i drzwi wejściowych w oparciu o powyższe definicje matematyczne?

Powiedzmy, że jesteś zainteresowany efektu przyczynowego $D$ na $Y$ . Poniższe stwierdzenie nie jest dość precyzyjne, ale myślę, że przekazuje intuicję za tymi dwoma podejściami:

Dostosowanie tylnych drzwi: Określ, które inne zmienne $X$ (wiek, płeć) napędzają zarówno $D$ (lek), jak i $Y$ (zdrowie). Następnie znaleźć jednostki z tymi samymi wartościami dla $X$ (w tym samym wieku, tego samego rodzaju), ale różne wartości dla $D$ i obliczania różnicy $Y$ . Jeśli między tymi jednostkami występuje różnica w $Y$ , powinno to wynikać z $D$ , a nie z jakiegokolwiek innego powodu.

Odpowiedni wykres przyczynowy wygląda następująco:

$D$$Y$$M$$D$$M$$M$$Y$$D$$Y$$D$$M$$M$$Y$.

$U$

$D$$M$$D \leftarrow U \rightarrow Y \leftarrow M$$Y$$D \rightarrow M$

$M \rightarrow Y$$M$$Y$$D$

$U$$M$