因果推斷

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　　因果推斷(Causal Inference)，又稱因果推理，因果推斷法

　　因果推斷是研究如何更加科學地識別變數間的因果關係。

　　客觀事物普遍存在著內在的因果聯繫，人們只有弄清事物發展變化的前因後果，才能全面地、本質地認識事物。基幹事物發展的這種規律，在論證觀點時，有時就可以直接從事物本身的因果關係中進行推論，這就叫因果推斷法。

　　世上萬事萬物，有因就有果，有果必有因。說明事物為什麼會發生、為什麼會得到某種結果，都是通過論述事物的運動發展的因果關係來完成的。

　　因果推論要求原因先於結果，原因與結果同時變化或者相關，對於結果不存在其他可能的解釋，強調原因的唯一性。

　　因果推斷的關鍵特征是通過引入潛在結果框架去清晰地定義因果關係、利用隨機化實驗的思想(剋服不可觀測因素造成的影響)作為有效識別因果關係的基礎。

　　因果推斷的一個重要特點是強調實驗設計，其以隨機化實驗為基礎，對潛在結果進行建模，而不是對觀測結果建模，通過科學的實驗設計，使數據自動呈現因果效應，儘量避免模型設定或函數形式之類的假設，從而更好地識別因果關係，計算出因果效應。

　　由於因果推斷主要藉助的是隨機化的實驗思想，故而新的研究範式有時也被稱為計量經濟學的“實驗學派”，其主要代表人物有Card & Krueger、Card以及Angrist & Pischke。^[1] 　　

　　這種方法有三種形式：

　　一是由原因推斷出結果

　　二是由結果追溯到原因

　　三是不太常用的由一種結果推論出另一種結果。

　　1. 關聯：通過觀察進行。看到x怎麼影響我對y的理解?例如出門看到烏鴉，今天的乾的差事會順利嗎?

　　2. 干預：通過行動進行。我做了x之後，y會怎麼樣?例如忘記帶東西，事情是否會被耽誤?

　　3. 反事實：通過想象進行。如果我做了x, y會怎麼樣?例如如果我今天帶了筆，還會完不成作業嗎?