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大小无更改 、 2022年7月18日 (一) 22:06
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== 思想介绍 ==
 
== 思想介绍 ==
鲁宾因果模型是基于潜在结果的想法。例如,如果一个人上过大学,他在 40 岁时会有特定的收入,而如果他没有上过大学,他在 40 岁时会有不同的收入。为了衡量这个人上大学的因果效应,我们需要比较同一个人在两种不同的未来中的结果。由于不可能同时看到两种潜在结果,因此总是缺少其中一种潜在结果。这种困境就是“因果推理的基本问题”。
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潜在结果模型是基于潜在结果的想法。例如,如果一个人上过大学,他在 40 岁时会有特定的收入,而如果他没有上过大学,他在 40 岁时会有不同的收入。为了衡量这个人上大学的因果效应,我们需要比较同一个人在两种不同的未来中的结果。由于不可能同时看到两种潜在结果,因此总是缺少其中一种潜在结果。这种困境就是“因果推理的基本问题”。
    
由于因果推理的根本问题,无法直接观察到单元级别的因果效应。然而,随机实验允许估计人口水平的因果效应。<ref name=":01">{{cite journal |last=Rubin |first=Donald |title=Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies |journal=Journal of Educational Psychology|volume=66 |issue=5 |year=1974 |pages=688–701 [p. 689] |doi=10.1037/h0037350 }}</ref>随机实验将人们随机分配到对照组:大学或非大学。由于这种随机分配,各组(平均)相等,40 岁时的收入差异可归因于大学分配,因为这是各组之间的唯一差异。然后可以通过计算处理(上大学)和对照(非上大学)样本之间的平均值差异来获得平均因果效应(也称为平均处理效应)的估计值。
 
由于因果推理的根本问题,无法直接观察到单元级别的因果效应。然而,随机实验允许估计人口水平的因果效应。<ref name=":01">{{cite journal |last=Rubin |first=Donald |title=Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies |journal=Journal of Educational Psychology|volume=66 |issue=5 |year=1974 |pages=688–701 [p. 689] |doi=10.1037/h0037350 }}</ref>随机实验将人们随机分配到对照组:大学或非大学。由于这种随机分配,各组(平均)相等,40 岁时的收入差异可归因于大学分配,因为这是各组之间的唯一差异。然后可以通过计算处理(上大学)和对照(非上大学)样本之间的平均值差异来获得平均因果效应(也称为平均处理效应)的估计值。

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