# Wyniki potencjalne i eksperymenty z losowaniem

EN: **Potential outcomes and randomised experiments** · id `potentialoutcomes` · aliases: potential outcomes framework, Rubin causal model, counterfactual framework, model przyczynowy Rubina, rama wyników potencjalnych

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Fundamenty i rozumowanie](https://aiatlasgraph.com/t/foundations.md) › [Modele probabilistyczne](https://aiatlasgraph.com/t/probabilistic.md) › [Wnioskowanie przyczynowe](https://aiatlasgraph.com/t/causalinference.md) › Wyniki potencjalne i eksperymenty z losowaniem

## Description

- PL: Każda jednostka ma wynik z interwencją i bez niej; efekt przyczynowy to ich różnica, szacowana średnio dla grup (ATE, ATT).
- EN: Each unit has an outcome with and without treatment; the causal effect is their difference, estimated on average for groups (ATE, ATT).

## In one sentence

- PL: Sposób myślenia o skutku: porównujesz to, co stało się po działaniu, z tym, co stałoby się bez niego.
- EN: A way of thinking about effects: compare what happened after an action with what would have happened without it.

## Problem it solves

- PL: Nigdy nie widzisz tej samej osoby naraz z lekiem i bez niego, więc nie wiesz, ile zmienił sam lek.
- EN: You never see the same person both with and without a treatment, so you cannot tell how much the treatment alone changed.

## What it does

- PL: Losowanie, kto dostaje zmianę, działa jak rzut monetą: obie grupy są średnio podobne, więc różnicę wyników można przypisać zmianie.
- EN: Assigning the change by lottery works like a coin toss: both groups are alike on average, so the outcome gap reflects the change.

## Everyday example

- PL: Połowa klientów losowo widzi nowy wygląd strony, druga połowa stary; po dwóch tygodniach porównujesz, ilu z nich coś kupiło.
- EN: Half of the customers randomly see a new page design and half the old one; after two weeks you compare how many in each group bought something.

## This concerns you if you…

- PL: chcesz sprawdzić, czy twoja zmiana naprawdę coś daje
- PL: czytasz wyniki badań i chcesz je ocenić
- PL: możesz losowo przydzielać ludzi do wersji
- EN: want to check whether your change really makes a difference
- EN: read study results and want to judge them
- EN: can randomly assign people to versions

## Keywords

Rubin causal model · ATE · ATT · randomized controlled trial · SUTVA · counterfactual · selection bias · fundamental problem of causal inference

## How it works

- PL: Obserwujemy tylko jeden z wyników potencjalnych Y₁ lub Y₀ (fundamentalny problem wnioskowania przyczynowego). Prosta różnica średnich to ATT plus błąd selekcji E[Y₀|T=1] − E[Y₀|T=0]. Randomizacja zeruje ten błąd, bo przydział jest niezależny od wyników potencjalnych; zakłada się też SUTVA, czyli brak wpływu przydziału jednej jednostki na inne.
- EN: Only one potential outcome, Y₁ or Y₀, is observed (the fundamental problem of causal inference). A naive difference in means equals the ATT plus selection bias E[Y₀|T=1] − E[Y₀|T=0]. Randomisation removes this bias because assignment is independent of potential outcomes; SUTVA additionally assumes no interference between units.

## Limits

- PL: Eksperymenty bywają drogie, nieetyczne albo niewykonalne. Efekt pojedynczej osoby pozostaje nieobserwowalny. Wpływ jednostek na siebie (np. efekty sieciowe), nieprzestrzeganie przydziału i odpadanie uczestników łamią założenia; wynik dotyczy badanej populacji.
- EN: Experiments can be costly, unethical or infeasible. The individual effect stays unobservable. Interference between units (e.g. network effects), non-compliance and attrition break the assumptions; results apply to the studied population.

## Key terms

- PL: **ATE**: Średni efekt działania w całej populacji.
- PL: **kontrfakt**: Wynik, który wystąpiłby, gdyby wybrano drugą opcję.
- PL: **SUTVA**: Założenie, że leczenie jednej osoby nie zmienia wyników innych.
- EN: **ATE**: Average effect of an action across the whole population.
- EN: **counterfactual**: The outcome that would have occurred under the other option.
- EN: **SUTVA**: Assumption that treating one person does not change others' outcomes.

## Know first

- [Testy statystyczne i przedziały ufności (Hypothesis tests and confidence intervals)](https://aiatlasgraph.com/t/hypothesistesting.md)

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Testy A/B funkcji AI (A/B testing AI features)](https://aiatlasgraph.com/t/abtesting.md)

## Sources

- [Matheus Facure · Causal Inference for the Brave and True (online handbook with Python code)](<https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/>) `facure-brave-true` · by Matheus Facure
- [Scott Cunningham · Causal Inference: The Remix (2nd edition of “The Mixtape”, online version)](<https://mixtape.scunning.com/>) `cunningham-mixtape-remix` · by Scott Cunningham

---

AI Atlas revision 131 (2026-11-07) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/potentialoutcomes · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-11-07