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'''无混淆性 Unconfoundedness'''，也被叫做'''可忽略性 ignorability'''，由Donald Rubin在1970年代提出<ref>Rubin, Donald (1978). "Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization". ''The Annals of Statistics''</ref>。1983年Donald Rubin和Paul Rosenbaum提出了强可忽略分配机制，即给定足够多的基线协变量后潜在结果的联合值与分配独立，其中和是两个潜在结果，是处理分配，是协变量<ref>Rubin, Donald B.; Rosenbaum, Paul R. (1983). "The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects"</ref>。类似地，还有弱可忽略分配机制，只需对和1成立。可忽略性也是缺失数据分析中的常见假设。
'''无混淆性 Unconfoundedness'''，也被叫做'''可忽略性 ignorability'''，由Donald Rubin在1970年代提出<ref>Rubin, Donald (1978). "Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization". ''The Annals of Statistics''</ref>。1983年Donald Rubin和Paul Rosenbaum提出了强可忽略分配机制，即给定足够多的基线协变量后潜在结果的联合值与分配独立，(Y(0),Y(1))⊥W|X,其中Y(0)和Y(1)是两个潜在结果，W是处理分配，X是协变量<ref>Rubin, Donald B.; Rosenbaum, Paul R. (1983). "The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects"</ref>。类似地，还有弱可忽略分配机制，只需Y(w)⊥W|X对w=0和1成立。可忽略性也是缺失数据分析中的常见假设。
定义倾向性得分e(x)=P(W=1|X=x)，用以表示个体被分配到处理组的概率，可以证明，当无混淆性成立时，(Y(0),Y(1))⊥W|e(X)因此只需要控制一个一维变量，就能实现潜在结果与处理分配相互独立。