因果推断：从共同变化到干预效果

相关描述变量共同变化，因果问题问“若对同一对象采取不同干预，结果会怎样”。同一个体在同一时刻只能观察一种处理结果，这个缺失的反事实构成因果推断根本困难。

随机实验

随机分配让处理前混杂因素在长期平均上平衡，使组间结果差可归因于处理。随机抽样解决代表谁，随机分配解决处理因果，两者不要混淆。

混杂与碰撞点

共同原因同时影响处理和结果会制造混杂；对处理和结果共同后果进行条件化又可能打开虚假关联。因果图帮助说明变量角色，不能只用“控制越多越好”。

观察研究

匹配、加权、回归不连续和工具变量等方法依赖不同、往往不可完全检验的假设。报告识别假设和诊断，避免把模型调整写成随机实验等价物。

中介与总效应

控制处理作用路径上的中介会改变估计目标。先明确要总效应、直接效应还是机制，不按显著性随意加减变量。

外部有效性

实验在特定样本有效，不保证换人群、时间和执行方式仍相同。异质效应分析需预先规划或独立验证。

负对照、安慰剂检验和敏感性分析能探查部分假设，但无法证明所有未测混杂都不存在。因果结论应明确依赖条件。

练习：为“参加辅导与成绩”画两个可能因果图，说明随机实验与观察研究各能识别什么。