高级统计教程：从 Yule-Simpson悖论到因果推断
2014-06-08 丁鹏 MedSci原创
临床研究到底能不能做出因果关系？原则上，在研究中解释和研究因果推断（causal inference）的，均十分谨慎！因为一般认识中，统计并不能研究因果。那么真的不能或是能呢？这确实是一个问题：统计研究因果，能，还是不能？直接给出回答，比较冒险。 目前市面上能够买到的相关教科书仅有 2011 年图灵奖得主 Judea Pearl 的 Causality: Models, Reaso
临床研究到底能不能做出因果关系？原则上，在研究中解释和研究因果推断（causal inference）的，均十分谨慎！因为一般认识中，统计并不能研究因果。那么真的不能或是能呢？这确实是一个问题：统计研究因果，能，还是不能？直接给出回答，比较冒险。 目前市面上能够买到的相关教科书仅有 2011 年图灵奖得主 Judea Pearl 的 Causality: Models, Reasoning, and Inference。Harvard 的统计学家 Donald Rubin 和 计量经济学家 Guido Imbens 合著的教科书历时多年仍尚未完成；Harvard 的流行病学家 James Robins 和他的同事也在写一本因果推断的教科书，本书目前只完成了第一部分，还未出版（见此处）。我本人学习因果推断是从 Judea Pearl 的教科书入手的，不过这本书晦涩难懂，实在不适合作为入门的教科书。Donald Rubin 对 Judea Pearl 提出的因果图模型（causal diagram）非常反对，他的教科书中杜绝使用因果图模型。我本人虽然脑中习惯用图模型进行思考，但是
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#因果推断#
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good,数据标准化处理后可以相互比较，现实中不容易做到
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#MPS#
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