如何使用因果推断方法分析数据？

因果推断分析从数据中识别因果关系，超越单纯的关联。当诸如时间优先性和因果识别策略等关键条件得到满足时，它是可行的，尽管观察数据比实验所面临的挑战更大。 这种方法要求对具体的因果问题进行仔细的表述，清晰定义处理变量和结果变量，并明确表述合理的因果假设。有效的估计关键依赖于满足识别条件，如条件无关性（没有未测量的混杂）、正性和正确的模型规范。常见的方法包括随机对照试验（RCT）、准实验设计（例如，差异中的差异、工具变量、回归不连续性）以及调整观察到的混杂因素的统计模型。敏感性分析以评估对隐藏偏见的稳健性至关重要。 通过首先定义精确的因果查询并指定识别所需的假设来实施因果推断。根据上下文和数据可用性选择最合适的方法（例如，RCT、DID、配对）。对数据进行预处理，以确保可比性，例如应用倾向评分匹配或加权。使用选择的方法估计因果效应，采用敏感性分析测试对混杂的稳健性。最后，在研究设计和所述假设的边界内谨慎解释发现。这个过程使基于证据的决策在政策评估和个性化医学等领域成为可能。