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因果いんが推斷すいだん

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因果いんが推斷すいだん是ぜ在ざい一個較大系統內部確定指定現象（因よし）的てき實際じっさい、獨立どくりつ效果こうか（果はて）的てき過程かてい。因果いんが推斷すいだん和わ相關そうかん性せい推斷すいだん的てき主要しゅよう區別くべつ是ぜ前者ぜんしゃ分析ぶんせき結果けっか變量へんりょう在ざい其原そのはら因いん變量へんりょう變化へんか時じ發生はっせい的てき回かい應おう。[1][2] 研究けんきゅう事物じぶつ起因きいん的てき科學かがく則そく稱しょう作さく原因げんいん論ろん。因果いんが推斷すいだん可か給きゅう出で因果いんが關係かんけい推理すいり（英えい语：Causal reasoning）建立こんりゅう的てき因果いんが關係かんけい模型もけい的てき證據しょうこ。

因果いんが推斷すいだん在ざい所有しょゆう科學かがく中ちゅう都と得え到いた了りょう廣こう泛研究けんきゅう。近きん幾いく十じゅう年來ねんらい，旨むね在ざい確定かくてい因果いんが關係かんけい的てき方法ほうほう論ろん中ちゅう出現しゅつげん了りょう多項たこう創そう新しん發展はってん和わ應用おうよう。在ざい許多きょた科學かがく問題もんだい中ちゅう，常常つねづね出現しゅつげん難なん以或不可能ふかのう進行しんこう實驗じっけん的てき情況じょうきょう，這時因果いんが推斷すいだん仍然特別とくべつ困難こんなん。

因果いんが推斷すいだん廣こう泛適用てきよう於所有しょゆう類型るいけい的てき科學かがく學科がっか，而且許多きょた針はり對たい特定とくてい學科がっか設計せっけい的てき因果いんが推斷すいだん方法ほうほう也可應用おうよう到いた其他學科がっか。本文ほんぶん概がい述じゅつ了りょう因果いんが推斷すいだん的てき基本きほん步ふ驟，並なみ詳細しょうさい介かい紹不同どう學科がっか中ちゅう使用しよう的てき傳統でんとう測はか試ためし方法ほうほう；這不意味いみ著ちょ那な些方法ほう只ただ適用てきよう於特定とくてい學科がっか，這只表示ひょうじ它們是ぜ該學科か中ちゅう最さい常用じょうよう的てき。

因果いんが推斷すいだん很難執行しっこう。科學かがく家か就確定かくてい因果いんが關係かんけい的てき正確せいかく方法ほうほう存在そんざい重大じゅうだい爭論そうろん。儘管已やめ有ゆう新しん方法ほうほう，部分ぶぶん人じん仍擔心しん，科學かがく家か可能かのう誤あやま將はた相關そうかん性せい判斷はんだん為ため因果いんが關係かんけい，亦また可能かのう使用しよう了りょう不正ふせい確かく的てき統計とうけい方法ほうほう，甚至故意こい操縱そうじゅう分析ぶんせき結果けっか以獲得かくとく統計とうけい上じょう顯著けんちょ的てき估計值。這種問題もんだい在ざい回歸かいき模型もけい，尤ゆう其是線せん性せい回歸かいき模型もけい的てき使用しよう上じょう更さら為ため明あかり顯あらわ。

定義ていぎ

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推斷すいだん原因げんいん的てき過程かてい可か描述為ため：

  • 「⋯⋯通過つうか推理すいり總そう結ゆい出で某ぼう事こと是ぜ，或ある很可能かのう是ぜ，其他事たじ的てき原因げんいん。」 [3]
  • 「通過つうか建立こんりゅう原因げんいん和わ結果けっか之の間あいだ的てき協きょう變へん、時とき序じょ關係かんけい，以及通過つうか排除はいじょ可能かのう的てき替がえ代だい原因げんいん，識別しきべつ出で現象げんしょう的てき一個或多個原因的過程。」 [4]

方法ほうほう論ろん

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通用つうよう方法ほうほう

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更さら多た信しん息いき：因果いんが關係かんけい和わ因果いんが分析ぶんせき（英えい语：Causal analysis）

當とう系統けいとう的てき一個變量可能影響另一個變量時，可か以進行しんこう因果いんが推斷すいだん。因果いんが推理すいり是ぜ根據こんきょ科學かがく方法ほうほう進行しんこう的てき。因果いんが推斷すいだん的てき第だい一步是制定一個可證偽的虛無きょむ假設かせつ，隨ずい後ご用よう統計とうけい方法ほうほう對たい其進行しんこう檢けん驗けん。頻しき率りつ學派がくは推斷すいだん利用りよう統計とうけい方法ほうほう確かく定數ていすう據よりどころ在ざい零れい假設かせつ下か偶然ぐうぜん出現しゅつげん的てき概がい率りつ：用よう貝かい葉は斯推斷すいだん確定かくてい自じ變量へんりょう的てき影響えいきょう。一般いっぱん而言，統計とうけい推斷すいだん可用かよう於區分くぶん出で原始げんし數すう據よりどころ變量へんりょう的てき變化へんか是ぜ出自しゅつじ隨ずい機き浮動ふどう，抑そもそも或ある是ぜ明確めいかく的てき因果いんが機き制せい的てき影響えいきょう。[5]注意ちゅうい，相關そうかん不ふ蘊涵因果いんが，因いん此對因果いんが關係かんけい的てき研究けんきゅう，以及對たい潛在せんざい因果いんが機き制せい（例れい如中ちゅう介かい變項へんこう的てき存在そんざい性せい）的てき研究けんきゅう，都と需要じゅよう同樣どうよう關せき注ちゅう數すう據よりどころ之の間あいだ的てき變化へんか。[來らい源みなもと請求せいきゅう]因果いんが推斷すいだん研究けんきゅう經常けいじょう希望きぼう進行しんこう隨ずい機き對照たいしょう試驗しけん，其中干ひ擾因素もと全部ぜんぶ維持いじ不變ふへん。此為推斷すいだん因果いんが的てき一いち個こ標準ひょうじゅん方法ほうほう。因果いんが推斷すいだん中ちゅう最さい消耗しょうもう精力せいりょく的てき部分ぶぶん往往おうおう在ざい於試圖ず複製ふくせい實驗じっけん條件じょうけん。

流行りゅうこう病びょう學がく研究けんきゅう採用さいよう不同ふどう的てき流行りゅうこう病びょう學がく方法ほうほう（英えい语：Epidemiological method）來らい收集しゅうしゅう和わ測量そくりょう危險きけん因子いんし和わ結果けっか的てき數すう據よりどころ，以及使用しよう不同ふどう方法ほうほう刻こく劃這種しゅ關聯かんれん性せい。2020年ねん一份對因果推斷方法的綜述發現，要よう將しょう現有げんゆう文獻ぶんけん用よう於臨床りんしょう培つちかえ訓くん將しょう會かい很有挑戰ちょうせん性せい。這是因いん為ため這些已やめ發表はっぴょう的てき文章ぶんしょう通常つうじょう預あずか設しつらえ讀者どくしゃ有ゆう深厚しんこう的てき技術ぎじゅつ背景はいけい，它們可能かのう從したがえ統計とうけい學がく、流行りゅうこう病びょう學がく、計算けいさん機き科學かがく、哲學てつがく的てき角度かくど切せつな入にゅう；而且各種かくしゅ不同ふどう方法ほうほう論ろん的てき方法ほうほう繼續けいぞく迅速じんそく擴展；此外，因果いんが推斷すいだん的てき許多きょた角度かくど在ざい文獻ぶんけん中篇ちゅうへん幅はば有限ゆうげん。 [6]

因果いんが推理すいり的てき常見つねみ框かまち架か是ぜ結構けっこう方かた程ほど模型もけい（英えい语：Structural equation modelling）和わ魯賓因果いんが模型もけい。[來らい源みなもと請求せいきゅう]

實驗じっけん方法ほうほう

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更さら多た信しん息いき：實驗じっけん

實驗じっけん方法ほうほう可か以驗證しょう因果いんが機き制せい。實驗じっけん是ぜ為ため了りょう有ゆう目的もくてき地ち操縱そうじゅう感かん興趣きょうしゅ的てき變量へんりょう，同時どうじ保持ほじ其他實驗じっけん變量へんりょう不變ふへん。僅操縱たて某ぼう變量へんりょう的てき情況じょうきょう下か，若わか對たい實驗じっけん結果けっか產さん生せい了りょう統計とうけい上じょう顯著けんちょ的てき影響えいきょう，則のり有ゆう理由りゆう相しょう信しん該變量りょう引發了りょう一定いってい的てき因果いんが效こう應おう（但ただし需同時じ假設かせつ實驗じっけん設計せっけい滿足まんぞく了りょう一定いってい的てき標準ひょうじゅん）。

準じゅん實驗じっけん方法ほうほう

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更さら多た信しん息いき：準じゅん實驗じっけん（英えい语：Quasi-Experiment）

當とう傳統でんとう的てき實驗じっけん方法ほうほう不可ふか用よう時じ，可か以對因果いんが機き制せい進行しんこう準じゅん實驗じっけん驗けん證しょう。這可能かのう是ぜ由よし於實驗じっけん的てき成本なりもと過か高こう，或ある者もの實驗じっけん本身ほんみ就不可能ふかのう進行しんこう，例れい如研究けんきゅう大型おおがた系統けいとう（如與選せん舉制度せいど相關そうかん的てき經濟けいざい學がく）的てき實驗じっけん，或ある可能かのう對たい測はか試ためし對象たいしょう造成ぞうせい危害きがい的てき試驗しけん。出で於法律ほうりつ原因げんいん無法むほう收集しゅうしゅう信しん息いき的てき情況じょうきょう下か，也可能かのう進行しんこう準じゅん實驗じっけん。

流行りゅうこう病びょう學がく方法ほうほう

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流行りゅうこう病びょう學がく研究けんきゅう特定とくてい生物せいぶつ群ぐん體からだ的てき健康けんこう和わ疾病しっぺい模も式しき，以推斷すいだん起因きいん和わ結果けっか。假定かてい的てき危險きけん因子いんし與あずか疾病しっぺい之の間あいだ的てき相關そうかん性せい可能かのう提示ていじ了りょう因果いんが，但ただし並なみ不等ふとう同どう於因果いんが，因よし為ため相關そうかん不ふ蘊涵因果いんが。從したがえ歷史れきし上じょう看み，柯霍氏し法則ほうそく自じ19世紀せいき以來いらい一直被用於確定微生物是否是疾病的起因。在ざい20世紀せいき1965年ねん總そう結ゆい出で的てき希まれ爾しか準則じゅんそく[7]則のり早はや已やめ用よう於評估微生物せいぶつ學がく以外いがい的てき因果いんが關係かんけい，但ただし這些標準ひょうじゅん也不是ぜ確定かくてい因果いんが關係かんけい僅有的てき方法ほうほう。

在ざい分子ぶんし流行りゅうこう病びょう學がく（英えい语：Molecular Epidemiology）中なか，研究けんきゅう現象げんしょう屬ぞく分子生物學ぶんしせいぶつがく層そう級きゅう。其中遺傳いでん學がく層そう面めん的てき生物せいぶつ標記ひょうき可か以是因果いんが關係かんけい的てき證據しょうこ。

最近さいきん的てき趨勢すうせい[何なに时？]是ぜ在ざい新興しんこう的てき分子ぶんし病理びょうり流行りゅうこう病びょう學がく（英えい语：Molecular pathological epidemiology）（MPE）的てき跨またが學科がっか領域りょういき中ちゅう，在ざい分子ぶんし病理びょうり學がく（英えい语：Molecular pathology）層そう面めん上じょう確定かくてい風ふう險けん因子いんし對たい於患病びょう組織そしき或ある細胞さいぼう的てき影響えいきょう的てき證據しょうこ。將はた因子いんし與あずか疾病しっぺい的てき分子ぶんし病理びょうり特徵とくちょう聯れん繫起來き可か以幫助じょ評ひょう估因果いんが關係かんけい。[需要じゅよう第だい三さん方ぽう來らい源げん]生物せいぶつ醫學いがく和わ公共こうきょう衛生えいせい科學かがく的てき研究けんきゅう趨勢すうせい也包括ほうかつ研究けんきゅう特定とくてい疾病しっぺい內在的てき異質いしつ性せい、「獨特どくとく疾病しっぺい原理げんり」（unique disease principle，即そく不同ふどう病人びょうにん有ゆう不ふ同病どうびょう程ほど[8]）、疾病しっぺい表ひょう型がた和わ亞あ型がた，亦また體からだ現在げんざい個體こたい化か醫療いりょう（英えい语：Personalized medecine）和わ精しらげ準じゅん醫學いがく上うえ。[需要じゅよう第だい三さん方ぽう來らい源げん]

計算けいさん機き科學かがく方法ほうほう

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對たい某ぼう些模型がた而言，從したがえ兩個りゃんこ時間じかん獨立どくりつ變量へんりょう（例れい如X和わY）的てき聯合れんごう觀測かんそく數すう據よりどころ中ちゅう，可か以根據こんきょX → Y（表示ひょうじX是ぜY的てき原因げんいん，下しも同どう）和わY → X兩個りゃんこ方向ほうこう的てき數すう據よりどころ之の間あいだ的てき不ふ對稱たいしょう性せい確定かくてい其因果いんが關係かんけい。主要しゅよう方法ほうほう基もと於算法さんぽう信しん息いき論ろん模型もけい和わ噪聲模型もけい。[來らい源みなもと請求せいきゅう]

噪聲模型もけい

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在ざい模型もけい中ちゅう加入かにゅう一個獨立的噪聲項來比較兩個方向的數據。

以下いか是ぜ在ざい假設かせつY → X下した，引入噪聲E的てき一いち些噪聲ごえ模型もけい：

  • 加か性せい噪聲： [9]
  • 線せん性せい噪聲： [10]
  • 後こう非ひ線せん性せい噪聲： [11]
  • 異あや方かた差さ噪聲：
  • 函數かんすう噪聲： [12]

這些模型もけい中ちゅう的てき共同きょうどう假設かせつ是ぜ：

  • 不ふ存在そんざいY的てき其他原因げんいん（前ぜん置おけ項こう）。
  • X和わE沒ぼっ有ゆう共同きょうどう的てき原因げんいん。
  • 原因げんいん的てき分布ぶんぷ獨立どくりつ於因果いんが機き制せい。

直觀ちょっかん的てき想そう法ほう是ぜ，將はた聯合れんごう分布ぶんぷP(原因げんいん, 結果けっか)分解ぶんかい為ためP(原因げんいん)*P(結果けっか|原因げんいん)的てき總そう複雜ふくざつ度ど通常つうじょう會かい低てい於分解ぶんかい為ためP(結果けっか)*P(原因げんいん|效果こうか)。此處ここら「複雜ふくざつ度ど」的てき概念がいねん儘管在ざい直覺ちょっかく上じょう很有吸引きゅういん力りょく，卻沒有明ありあけ顯あらわ的てき精確せいかく定義ていぎ。[12] 另一系列的方法則試圖從大量標記數據中發現因果「足跡あしあと」，從したがえ而預測はか更さら靈れい活かつ的てき因果いんが關係かんけい。 [13]

社會しゃかい科學かがく方法ほうほう

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主しゅ条目じょうもく：因果いんが論ろん中ちゅう的てき統計とうけい及經濟けいざい學がく（英えい语：Causality#Statistics and economics）

社會しゃかい科學かがく

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總體そうたい上じょう，社會しゃかい科學かがく越來ごえく越えつ傾かたぶけ於在因果いんが評ひょう估中引入定量ていりょう框かまち架か。很多這樣的てき研究けんきゅう為ため社會しゃかい科學かがく方法ほうほう論ろん提供ていきょう了りょう更さら嚴格げんかく的てき手段しゅだん。1994年ねんGary King、Robert Keohane和わSidney Verba出版しゅっぱん的てき《社會しゃかい研究けんきゅう的てき設計せっけい（英えい语：Designing Social Inquiry）》對たい政治せいじ學がく影響えいきょう深遠しんえん。King、Keohane和わVerba建議けんぎ研究けんきゅう人員じんいん同時どうじ應用おうよう定量ていりょう和わ定性ていせい方法ほうほう，並なみ採用さいよう統計とうけい推斷すいだん的てき語ご言げん來らい更さら清楚せいそ地ち瞭あきら解かい他た們感興趣きょうしゅ的てき主題しゅだい和わ分析ぶんせき單位たんい。 [14] [15]定量ていりょう方法ほうほう的てき支持しじ者しゃ也越來ごえく越えつ常つね採用さいよう唐から納おさめ德とく·魯賓（英えい语：Donald Rubin）開發かいはつ的てき潛在せんざい結果けっか模型もけい作為さくい推斷すいだん因果いんが關係かんけい的てき標準ひょうじゅん。[來らい源みなもと請求せいきゅう]

儘管社會しゃかい科學かがく仍然大だい部分ぶぶん著ちょ重じゅう於在潛在せんざい結果けっか框かまち架か中ちゅう進行しんこう統計とうけい推斷すいだん，方法ほうほう論ろん者しゃ開發かいはつ了りょう新しん工具こうぐ，同時どうじ使用しよう定性ていせい和わ定量ていりょう方法ほうほう，進行しんこう因果いんが推斷すいだん，有ゆう時じ稱しょう為ため「混合こんごう方法ほうほう」方法ほうほう。[16] [17]使用しよう多元たげん方法ほうほう的てき倡導者しゃ認みとめ為ため，不同ふどう的てき方法ほうほう論ろん適用てきよう於不同どう研究けんきゅう主題しゅだい。社會しゃかい學がく家かHerbert Smith和わ政治せいじ學がく家かJames Mahoney、Gary Goertz引用いんよう了りょう統計とうけい學がく家かPaul Holland的てき觀察かんさつ（1986年ねん文章ぶんしょう〈統計とうけい和わ因果いんが推斷すいだん〉[18]的てき作者さくしゃ）：統計とうけい推斷すいだん最適さいてき合評がっぴょう估「原因げんいん的てき影響えいきょう」而不是ぜ「影響えいきょう的てき原因げんいん」。[19] [20]定性ていせい方法ほうほう論ろん者しゃ認みとめ為ため，因果いんが關係かんけい的てき形式けいしき化か模型もけい，包括ほうかつ過程かてい追つい蹤（英えい语：Process Tracing）和わ模糊もこ集しゅう理論りろん，能のう藉識別べつ案あん例れい研究けんきゅう中ちゅう的てき關せき鍵かぎ因いん素もと，或ある藉比較ひかく幾いく個こ案あん例れい研究けんきゅう，而提供ていきょう推斷すいだん因果いんが的てき機會きかい。 [15]在ざい可か觀察かんさつ量りょう有限ゆうげん，或ある存在そんざい混雜こんざつ變量へんりょう的てき情況じょうきょう下か，統計とうけい推斷すいだん的てき適用てきよう性せい會かい受限，但ただし此時前述ぜんじゅつ方法ほうほう仍很有價ゆうか值。[來らい源みなもと請求せいきゅう] 

經濟けいざい學がく和わ政治せいじ科學かがく

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經濟けいざい學がく和わ政治せいじ科學かがく中なか，由ゆかり於現實げんじつ世界中せかいじゅう經濟けいざい和わ政治せいじ的てき複雜ふくざつ性せい，以及許多きょた大だい規模きぼ現象げんしょう無法むほう在ざい受控實驗じっけん中重なかしげ現げん，因果いんが推斷すいだん通常つうじょう很困難なん。由よし於社會かい科學かがく家か可用かよう的てき技術ぎじゅつ提ひさげ高だか，加か之の有ゆう更さら多た社會しゃかい科學かがく家か和わ更さら多た研究けんきゅう，社會しゃかい科學かがく的てき因果いんが推理すいり方法ほうほう又また有ゆう普遍ふへん改あらため進すすむ，所以ゆえん經濟けいざい和わ政治せいじ科學かがく中ちゅう的てき因果いんが推理すいり在ざい方法ほうほう論ろん和かず嚴いわお謹性方面ほうめん繼續けいぞく得え到いた改あらため進しん。[21]

儘管確定かくてい經濟けいざい系統けいとう中ちゅう的てき因果いんが關係かんけい本質ほんしつ上じょう很困難なん，在ざい這些領域りょういき中ちゅう存在そんざい幾いく種しゅ廣こう泛採用さいよう的てき方法ほうほう。

理論りろん方法ほうほう

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經濟けいざい學がく家か和わ政治せいじ學がく家か可か以使用しよう理論りろん（通常つうじょう在ざい理論りろん驅動くどう的てき計量けいりょう經濟けいざい學がく）來らい估計在ざい他た們認為ため存在そんざい因果いんが關係かんけい的てき情況じょうきょう下か，所謂いわゆる的てき因果いんが關係かんけい的てき大小だいしょう。[22]理論りろん家か可か以預設しつらえ一いち個こ因果いんが機き制せい，並なみ使用しよう數すう據よりどころ分析ぶんせき來らい描述其影響えいきょう，以證明しょうめい他た們提出ていしゅつ的てき理論りろん是ぜ合理ごうり的てき。例れい如，理論りろん家か可か以使用しよう邏輯來らい構建模型もけい，例れい如假說せつ降雨こうう會かい導しるべ致經濟けいざい生產せいさん力りょく波動はどう，但ただし反はん之これ則そく不ふ然しか。[23]然しか而，不ふ提供ていきょう任にん何なに預あずか測はか見解けんかい的てき純理じゅんり論ろん主張しゅちょう被ひ稱しょう為ため「前ぜん科學かがく」，因いん為ため沒ぼつ有ゆう方法ほうほう預あずか測はか假定かてい的てき因果いんが關係かんけい的てき影響えいきょう。[24]值得重じゅう申さる的てき是ぜ，社會しゃかい科學かがく中ちゅう的てき回歸かいき分析ぶんせき本質ほんしつ上じょう並なみ不ふ意味いみ著ちょ因果いんが關係かんけい，因いん為ため僅考慮こうりょ短期たんき或ある特定とくてい數すう據よりどころ集しゅう時じ，可能かのう許多きょた現象げんしょう表現ひょうげん相關そうかん，但ただし在ざい其他時間じかん段だん或ある其他數すう據よりどころ集しゅう並なみ無む相關そうかん性せい。因よし此，若わか無む明確めいかく定義ていぎ的てき合理ごうり因果いんが機き制せい，就斷言だんげん相關そうかん屬性ぞくせい具有ぐゆう因果いんが屬性ぞくせい，為ため時じ過か早はや。

輔助變量へんりょう

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輔助變量へんりょう(IV)技術ぎじゅつ是ぜ一いち種しゅ確定かくてい因果いんが關係かんけい的てき方法ほうほう。該方法ほうほう可か以消除じょ模型もけい內某解釋かいしゃく變量へんりょう與あずか模型もけい的てき誤差ごさ項こう之の間あいだ的てき相關そうかん性せい。這是基もと於以下か原理げんり：如果模型もけい的てき誤差ごさ項こう與あずか另一個變量的變化密切相關，則のり模型もけい的てき誤差ごさ項こう可能かのう是ぜ該解釋かいしゃく變量へんりょう變化へんか的てき影響えいきょう。通過つうか引入新しん的てき工具こうぐ變量へんりょう來き消しょう除じょ這種相關そうかん性せい，就能減少げんしょう整せい個こ模型もけい中ちゅう存在そんざい的てき誤差ごさ。 [25]

模型もけい指定してい

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模型もけい指定してい即そく是ぜ選擇せんたく用よう於數據よりどころ分析ぶんせき的てき模型もけい。社會しゃかい科學かがく家か（實際じっさい上じょう，所有しょゆう科學かがく家か）必須ひっす正確せいかく地ち選せん用よう模型もけい，因いん為ため不同ふどう的てき模型もけい擅長估計不同ふどう的てき關係かんけい。[26]

指定してい特定とくてい模型もけい可用かよう於確定かくてい緩慢かんまん出現しゅつげん的てき因果いんが關係かんけい，其中一個時期內某項行動的結果只能在以後的時期出現。值得記き住じゅう的てき是ぜ，相關そうかん性せい僅衡量りょう兩個りゃんこ變量へんりょう是ぜ否ひ具有ぐゆう相似そうじ的てき變化へんか，而非其中一個變量是否單向影響另一個變量；因いん此，不能ふのう僅根據こんきょ相關そうかん性せい來らい確定かくてい因果いんが關係かんけい的てき方向ほうこう。因よし為相ためすけ信しん先さき有ゆう因いん再さい有ゆう果はて，社會しゃかい科學かがく家か會かい用よう模型もけい來らい專門せんもん尋ひろ找一段時間內一個變量對另一個變量的影響。這導致計量けいりょう經濟けいざい學がく中ちゅう，較早發生はっせい的てき現象げんしょう的てき變量へんりょう被ひ視し為ため治ち理り手段しゅだん（treatment），計量けいりょう測はか試ためし則そく用よう於尋找數據よりどころ中ちゅう此類治ち理り導しるべ致的後期こうき變化へんか。若わか數すう據よりどころ中ちゅう，前期ぜんき治ち理り手段しゅだん中ちゅう有意義ゆういぎ的てき區別くべつ緊接著ちょ後期こうき結果けっか的てき有意義ゆういぎ的てき區別くべつ，則のり可能かのう表ひょう明治めいじ理り和わ變化へんか之の間あいだ的てき因果いんが關係かんけい（例れい如，格かく蘭らん傑すぐる因果いんが檢けん驗けん）。此類研究けんきゅう是ぜ時間じかん序列じょれつ分析ぶんせき的てき示しめせ例れい。[27]

敏感びんかん度ど分析ぶんせき

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在ざい同一どういつ模型もけい的てき不同ふどう實現じつげん中ちゅう，可能かのう包含ほうがん或ある排除はいじょ不同ふどう的てき變量へんりょう（回歸かいき分析ぶんせき中稱ちゅうしょう為ため回歸かいき量りょう），以區分くぶん研究けんきゅう不同ふどう的てき變化へんか來らい源げん。這是敏感びんかん性せい分析ぶんせき的てき一いち種しゅ形式けいしき：它研究けんきゅう模型もけい的てき實現じつげん對たい於添加てんか新しん變量へんりょう的てき敏感びんかん性せい。[28]

使用しよう敏感びんかん性せい分析ぶんせき的てき主要しゅよう動機どうき是ぜ希望きぼう發現はつげん干ひ擾因子いんし。干ひ擾因子いんし對たい統計とうけい檢けん驗けん的てき結果けっか有ゆう很大影響えいきょう，但ただし不ふ是ぜ因果いんが推斷すいだん試ためし圖ず研究けんきゅう的てき變量へんりょう。干ひ擾因子こ可能かのう會かい導しるべ致回歸かいき量りょう在ざい一個實現中顯得很重要，但ただし在ざい另一種實現中則不然。

多重たじゅう共ども線せん性せい
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另一使用敏感性分析的原因是用於偵測多重たじゅう共ども線せん性せい。多重たじゅう共ども線せん性せい是ぜ兩個りゃんこ變量へんりょう相關そうかん性せい非常ひじょう高だか的てき現象げんしょう。兩りょう變量へんりょう間あいだ的てき高度こうど相關そうかん性せい可か以劇烈げきれつ地ち影響えいきょう統計とうけい分析ぶんせき的てき結果けっか——高度こうど相關そうかん的てき數すう據よりどころ中ちゅう，細小さいしょう的てき變化へんか可能かのう將はた某ぼう個こ變量へんりょう的てき正面しょうめん影響えいきょう反はん轉成てんせい負まけ面めん影響えいきょう，反たん之の亦また然しか。這是方かた差さ檢けん驗けん的てき內稟性質せいしつ。在ざい敏感びんかん性せい分析ぶんせき中ちゅう，發現はつげん多重たじゅう共ども線せん性せい很有用よう，因いん為ため在ざい不同ふどう的てき模型もけい實現じつげん中ちゅう刪去高度こうど相關そうかん變量へんりょう，就可以避免めん這些變量へんりょう帶たい來らい的てき劇烈げきれつ變化へんか。[29]

然しか而，在ざい預あずか防ぼう多重たじゅう共ども線せん性的せいてき危害きがい這方面めん，敏感びんかん性せい分析ぶんせき並なみ不ふ是ぜ萬能ばんのう的てき，尤ゆう其是在ざい系統けいとう複雜ふくざつ的てき社會しゃかい科學かがく中ちゅう。因よし為ため若わか系統けいとう足あし夠複雜ふくざつ，則のり理論りろん上じょう已やめ不可能ふかのう考慮こうりょ所有しょゆう干ひ擾因子こ，遑論測量そくりょう該些因子いんし，所以ゆえん計量けいりょう經濟けいざい學がく模型もけい容易ようい出現しゅつげん共ども因いん謬誤，即そく總そう結ゆい出で錯誤さくご的てき變量へんりょう因果いんが關係かんけい，而早在ざい原始げんし數すう據よりどころ已やめ遺漏いろう正確せいかく的てき變量へんりょう（共きょう因いん）。這是一いち個こ未み能のう考慮こうりょ干ひ擾因子いんし的てき例れい子こ。[30]

基もと於設計せっけい的てき計量けいりょう經濟けいざい學がく

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最近さいきん，基き於設計せっけい的てき計量けいりょう經濟けいざい學がく方法ほうほう得え到いた改あらため進すすむ，令れい自然しぜん實驗じっけん和わ準じゅん實驗じっけん研究けんきゅう設計せっけい更さら廣こう泛用於識別べつ因果いんが機き制せい。[31]

因果いんが推斷すいだん的てき不ふ端はし行為こうい

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儘管用よう於確定かくてい因果いんが關係かんけい的てき方法ほうほう的てき發展はってん取得しゅとく了りょう進步しんぽ，但ただし這些方法ほうほう仍然存在そんざい重大じゅうだい缺陷けっかん。這些弱點じゃくてん一方面源於確定複雜系統中因果關係的內稟困難，另一方面則源於科學不端行為事件。

撇開因果いんが推斷すいだん的てき困難こんなん，在ざい一些大的社會科學家群體中，存在そんざい大量たいりょう社會しゃかい科學かがく家か從事じゅうじ非ひ科學かがく的てき方法ほうほう論ろん。在ざい經濟けいざい學がく和わ社會しゃかい學がく領域りょういき內，不ふ乏とぼし對たい於科學かがく家か將はた描述性せい研究けんきゅう冒おかせ充たかし成因せいいん果はて研究けんきゅう的てき批評ひひょう。 [24]

科學かがく不ふ端はし和かず有ゆう缺陷けっかん的てき方法ほうほう論ろん

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在ざい科學かがく領域りょういき，尤ゆう其是社會しゃかい科學かがく，學者がくしゃ們擔心こころ科學かがく不ふ端はし行為こうい廣こう泛存在そんざい。 因よし為ため科學かがく研究けんきゅう主題しゅだい廣こう泛，即そく使つかい不ふ是ぜ研究けんきゅう者しゃ的てき過か錯，理論りろん上じょう仍有無限むげん的てき方式ほうしき去さ推翻一いち個こ因果いんが關係かんけい。但ただし是ぜ，科學かがく家か仍然疑うたぐ慮おもんばか，可能かのう有ゆう很多研究けんきゅう者しゃ推斷すいだん因果いんが時じ，沒ぼつ有ゆう履行りこう基本きほん職責しょくせき，或ある是ぜ沒ぼつ有ゆう實踐じっせん足あし夠多元的たげんてき方法ほうほう。[32][33][34] [35]

常見つねみ的てき非ひ因果いんが方法ほうほう的てき突出とっしゅつ例れい子こ是ぜ將しょう相關そうかん屬性ぞくせい錯誤さくご地ち假設かせつ為ため因果いんが屬性ぞくせい。相關そうかん現象げんしょう中ちゅう不ふ必然ひつぜん有ゆう內在的てき因果いんが關係かんけい。回歸かいき模型もけい旨むね在ざい測量そくりょう數すう據よりどころ中ちゅう相對そうたい於理論ろん模型もけい的てき變化へんか：即そく使つかい數すう據よりどころ有ゆう很高的てき協きょう方かた差さ，也不代表だいひょう之の間あいだ有ゆう任にん何なん有意義ゆういぎ的てき關係かんけい（除じょ非ひ已やめ同時どうじ提出ていしゅつ具有ぐゆう預あずか測はか特性とくせい的てき因果いんが機き制せい或ある隨ずい機き分配ぶんぱい治ち理り）。缺陷けっかん方法ほうほう的てき使用しよう被ひ認みとめ為ため是ぜ普遍ふへん存在そんざい的てき，這種不當ふとう行為こうい的てき常見つねみ例れい子こ是ぜ過度かど使用しよう相關そうかん模型もけい，尤ゆう其是過度かど使用しよう回歸かいき模型もけい，特別とくべつ地ち，線せん性せい回歸かいき模型もけい。 [24]兩個りゃんこ相關そうかん現象げんしょう具有ぐゆう內在相關そうかん性せい的てき假設かせつ是ぜ一いち種しゅ稱たたえ為ため虛假こけ相關そうかん性せい的てき邏輯謬誤。一些社會科學家聲稱，將はた虛假こけ相關そうかん性せい視し為ため因果いんが的てき方法ほうほう論ろん若わか被ひ廣こう泛使用しよう，將はた有ゆう損そん社會しゃかい科學かがく界かい的てき誠まこと信しんじ，不ふ過か他た們亦注意ちゅうい到いた更さら好このみ的てき方法ほうほう論ろん帶たい來らい了りょう改あらため進しん。 [31]

若わか科學かがく研究けんきゅう將はた相關そうかん性せい與あずか因果いんが關係かんけい混こん為ため一いち談だん，則のり可能かのう產さん生せい更さら多おお無法むほう獲え第だい三さん方ぽう重じゅう現げん（粵语：再現さいげん性せい）的てき科學かがく結論けつろん。這種不可ふか重じゅう復ふく性せい是ぜ可か預あずか見み的てき，因いん為ため該些結論けつろん所謂いわゆる的てき因果いんが機き制せい，只ただ是これ將はた相關そうかん性せい暫時ざんじ過度かど概括がいかつ而成，並無ならびな內在因果いんが關係かんけい，而新數すう據よりどころ不ふ包含ほうがん之の前ぜん原始げんし數すう據よりどころ的てき特殊とくしゅ相關そうかん性せい。有ゆう關せき不ふ端はし行為こうい及因果いんが推斷すいだん的てき固有こゆう困難こんなん的てき影響えいきょう的てき爭そう論ろん仍進行しんこう中ちゅう。[36]批評ひひょう這些廣こう泛使用しよう的てき方法ほうほう論ろん的てき人じん認みとめ為ため，研究けんきゅう人員じんいん使用しよう統計とうけい學がく的てき操縱そうじゅう手段しゅだん來らい發表はっぴょう文章ぶんしょう，而該些文章ぶんしょう據よりどころ稱しょう證明しょうめい因果いんが關係かんけい，但ただし實際じっさい上じょう只ただ是これ將はた虛假こけ相關そうかん吹捧為ため因果いんが關係かんけい的てき證據しょうこ。這種行為こうい被ひ稱しょう為ためP-hacking（英えい语：Data dredging）。[37]為ため了りょう防止ぼうし這種情況じょうきょう，一いち些人主張しゅちょう，研究けんきゅう人員じんいん要よう在ざい研究けんきゅう之の前まえ預あずか先せん註冊他た們的研究けんきゅう設計せっけい。這樣，即そく使つかい他た們在數すう據よりどころ分析ぶんせき過程かてい中ちゅう，在原ありわら先さき調ちょう查主題しゅだい之の外そと，發現はつげん其他數すう據よりどころ在ざい統計とうけい上じょう顯著けんちょ，也不能ふのう過分かぶん強調きょうちょう該些發現はつげん。這些發現はつげん往往おうおう不可ふか重じゅう復ふく。[38]

參まいり見み

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參考さんこう資料しりょう

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  1. ^ Pearl, Judea. Causal inference in statistics: An overview (PDF). Statistics Surveys. 1 January 2009, 3: 96–146 [2021-07-21]. doi:10.1214/09-SS057 可免费查阅. （原始げんし内容ないよう存そん档 (PDF)于2010-08-06）. 
  2. ^ Morgan, Stephen; Winship, Chris. Counterfactuals and Causal inference. Cambridge University Press. 2007. ISBN 978-0-521-67193-4. 
  3. ^ causal inference. Encyclopædia Britannica, Inc. [24 August 2014]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2015-05-03）. 
  4. ^ John Shaughnessy; Eugene Zechmeister; Jeanne Zechmeister. Research Methods in Psychology. McGraw-Hill Humanities/Social Sciences/Languages. 2000: Chapter 1 : Introduction [24 August 2014]. ISBN 978-0077825362. （原始げんし内容ないよう存そん档于2014-10-15）. 
  5. ^ Schrodt, Philip A. Seven deadly sins of contemporary quantitative political analysis. Journal of Peace Research. 2014-03-01, 51 (2): 287–300 [2021-07-21]. ISSN 0022-3433. S2CID 197658213. doi:10.1177/0022343313499597. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-15） （英えい语）. 
  6. ^ Landsittel, Douglas; Srivastava, Avantika; Kropf, Kristin. A Narrative Review of Methods for Causal Inference and Associated Educational Resources. Quality Management in Health Care. 2020, 29 (4): 260–269 [2021-07-21]. ISSN 1063-8628. PMID 32991545. S2CID 222146291. doi:10.1097/QMH.0000000000000276. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-15） （英えい语）. 
  7. ^ Hill, Austin Bradford. The Environment and Disease: Association or Causation?. Proceedings of the Royal Society of Medicine. 1965, 58 (5): 295–300 [2021-07-21]. PMC 1898525 可免费查阅. PMID 14283879. doi:10.1177/003591576505800503. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-02-19）. 
  8. ^ Ogino S, Lochhead P, Chan AT, Nishihara R, Cho E, Wolpin BM, et al. Molecular pathological epidemiology of epigenetics: emerging integrative science to analyze environment, host, and disease. review. Modern Pathology. April 2013, 26 (4): 465–84. PMC 3637979 可免费查阅. PMID 23307060. doi:10.1038/modpathol.2012.214. 
  9. ^ Hoyer, Patrik O., et al. "Nonlinear causal discovery with additive noise models （页面存そん档备份，存そん于互联网档案あん馆）." NIPS. Vol. 21. 2008.
  10. ^ Shimizu, Shohei; et al. DirectLiNGAM: A direct method for learning a linear non-Gaussian structural equation model (PDF). The Journal of Machine Learning Research. 2011, 12: 1225–1248 [2021-07-21]. arXiv:1101.2489 可免费查阅. （原始げんし内容ないよう存そん档 (PDF)于2021-07-23）. 
  11. ^ Zhang, Kun, and Aapo Hyvärinen. "On the identifiability of the post-nonlinear causal model." Proceedings of the Twenty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. AUAI Press, 2009.
  12. ^ 12.0 12.1 Mooij, Joris M., et al. "Probabilistic latent variable models for distinguishing between cause and effect （页面存そん档备份，存そん于互联网档案あん馆）." NIPS. 2010. 引用いんよう错误：带有name属性ぞくせい“Mooij”的てき<ref>标签用よう不同ふどう内容ないよう定てい义了多た次つぎ
  13. ^ Lopez-Paz, David, et al. "Towards a learning theory of cause-effect inference （页面存そん档备份，存そん于互联网档案あん馆）" ICML. 2015
  14. ^ King, Gary. Designing social inquiry : scientific inference in qualitative research. Princeton Univ. Press. 2012. ISBN 978-0691034713. OCLC 754613241. 
  15. ^ 15.0 15.1 Mahoney, James. After KKV. World Politics. January 2010, 62 (1): 120–147. JSTOR 40646193. doi:10.1017/S0043887109990220. 
  16. ^ Creswell, John W.; Clark, Vicki L. Plano. Designing and Conducting Mixed Methods Research. SAGE Publications. 2011 [2021-07-21]. ISBN 9781412975179. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-21） （英えい语）. 
  17. ^ Seawright, Jason. Multi-Method Social Science by Jason Seawright. Cambridge Core. September 2016 [2019-04-18]. ISBN 9781316160831. doi:10.1017/CBO9781316160831. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-21） （英えい语）. 
  18. ^ Holland, Paul. Statistics and Causal Inference. Journal of the American Statistical Association. 1986, 81 (396): 945–960 [2021-07-23]. doi:10.2307/2289064. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-01） （英えい语）. 
  19. ^ Smith, Herbert L. Effects of Causes and Causes of Effects: Some Remarks from the Sociological Side. Sociological Methods and Research. 10 February 2014, 43 (3): 406–415. PMC 4251584 可免费查阅. PMID 25477697. doi:10.1177/0049124114521149. 
  20. ^ Goertz, Gary; Mahoney, James. A Tale of Two Cultures: Contrasting Quantitative and Qualitative Research. Political Analysis. 2006, 14 (3): 227–249. ISSN 1047-1987. doi:10.1093/pan/mpj017 （英えい语）. 
  21. ^ Angrist, Joshua D.; Pischke, Jörn-Steffen. The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design Is Taking the Con out of Econometrics. Journal of Economic Perspectives. June 2010, 24 (2): 3–30 [2021-08-15]. ISSN 0895-3309. doi:10.1257/jep.24.2.3. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-05） （英えい语）. 
  22. ^ University, Carnegie Mellon. Theory of Causation - Department of Philosophy - Dietrich College of Humanities and Social Sciences - Carnegie Mellon University. www.cmu.edu. [2021-02-16]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-11） （英えい语）. 
  23. ^ Simon, Herbert. Models of Discovery. Dordrecht: Springer. 1977: 52. 
  24. ^ 24.0 24.1 24.2 Schrodt, Philip A. Seven deadly sins of contemporary quantitative political analysis. Journal of Peace Research. 2014-03-01, 51 (2): 287–300 [2021-07-21]. ISSN 0022-3433. doi:10.1177/0022343313499597. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-15） （英えい语）.  引用いんよう错误：带有name属性ぞくせい“:1”的てき<ref>标签用よう不同ふどう内容ないよう定てい义了多た次つぎ
  25. ^ Angrist, Joshua D.; Krueger, Alan B. Instrumental Variables and the Search for Identification: From Supply and Demand to Natural Experiments. Journal of Economic Perspectives. 2001, 15 (4): 69–85 [2021-07-21]. doi:10.1257/jep.15.4.69. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-05-06）. 
  26. ^ Allen, Michael Patrick (编), Model specification in regression analysis, Understanding Regression Analysis (Boston, MA: Springer US), 1997: 166–170 [2021-02-16], ISBN 978-0-585-25657-3, doi:10.1007/978-0-585-25657-3_35, （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-15） （英えい语） 
  27. ^ Maziarz, Mariusz. The Philosophy of Causality in Economics: Causal Inferences and Policy Proposals. New York: Routledge. 2020. 
  28. ^ Salciccioli, Justin D.; Crutain, Yves; Komorowski, Matthieu; Marshall, Dominic C., MIT Critical Data , 编, Sensitivity Analysis and Model Validation, Secondary Analysis of Electronic Health Records (Cham: Springer International Publishing), 2016: 263–271, ISBN 978-3-319-43742-2, PMID 31314264, doi:10.1007/978-3-319-43742-2_17 （英えい语） 
  29. ^ Illowsky, Barbara. Introductory Statistics. openstax.org. 2013 [2021-02-16]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-21）. 
  30. ^ Henschen, Tobias. The in-principle inconclusiveness of causal evidence in macroeconomics. European Journal for Philosophy of Science. 2018, 8 (3): 709–733. doi:10.1007/s13194-018-0207-7. 
  31. ^ 31.0 31.1 Angrist Joshua & Pischke Jörn-Steffen. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton: Princeton University Press. 2008. 
  32. ^ Achen, Christopher H. Toward a new political methodology: Microfoundations and ART. Annual Review of Political Science. June 2002, 5 (1): 423–450 [2021-07-21]. ISSN 1094-2939. doi:10.1146/annurev.polisci.5.112801.080943. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-12） （英えい语）. 
  33. ^ Angrist, Joshua D.; Pischke, Jörn-Steffen. The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design Is Taking the Con out of Econometrics. Journal of Economic Perspectives. June 2010, 24 (2): 3–30 [2021-08-15]. ISSN 0895-3309. doi:10.1257/jep.24.2.3. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-05） （英えい语）. 
  34. ^ Dawes, Robyn M. The robust beauty of improper linear models in decision making. American Psychologist. 1979, 34 (7): 571–582 [2021-07-21]. doi:10.1037/0003-066X.34.7.571. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-21）. 
  35. ^ Vandenbroucke, Jan P; Broadbent, Alex; Pearce, Neil. Causality and causal inference in epidemiology: the need for a pluralistic approach. International Journal of Epidemiology. December 2016, 45 (6): 1776–1786. ISSN 0300-5771. PMC 5841832 可免费查阅. PMID 26800751. doi:10.1093/ije/dyv341. 
  36. ^ Greenland, Sander. For and Against Methodologies: Some Perspectives on Recent Causal and Statistical Inference Debates. European Journal of Epidemiology. January 2017, 32 (1): 3–20 [2021-07-21]. ISSN 1573-7284. PMID 28220361. doi:10.1007/s10654-017-0230-6. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-07-21）. 
  37. ^ Dominus, Susan. When the Revolution Came for Amy Cuddy. The New York Times. 18 October 2017 [2019-03-02]. ISSN 0362-4331. （原始げんし内容ないよう存そん档于2020-01-03） （美国びくに英えい语）. 
  38. ^ The Statistical Crisis in Science. American Scientist. 6 February 2017 [2019-04-18]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2021-08-13） （英えい语）. 

參考さんこう書目しょもく

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