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因果關係的迷思：為何統計學家對於因果性如此矛盾？
因果推斷是一個強而有力的工具，幫助我們理解現象背後的因果關係，但在當今數據驅動的時代，這亦帶來了許多困惑。
在科學研究中，因果推斷的定義是確定一個現象對另一個現象的獨立影響。這與相關推斷的主要區別在於，因果推斷會分析當一個因變數發生改變時，效變數的反應。因此，探討為何事物會發生的過程有時也被稱為病因學，並可用科學的因果記號進行描述。
許多科學領域廣泛研究因果推斷，並在近幾十年中有了數個方法學創新。然而，因果推斷的挑戰尤其在於當實驗不易或難以進行的情況下，更是普遍存在於各種科學領域中。隨著方法論的進步，許多設計用於特定學科的因果推斷方法也被引入其他學科，成為其常用工具。
儘管如此，科學界在確定因果關係的適當方法上依然存在著大量辯論。資料顯示，許多科學家所得到的相關性結果容易被錯誤地歸因為因果關係，且使用不正確的方法學及故意操縱分析結果以獲得統計顯著性也引起廣泛關注。
因果推斷的基本過程
進行因果推斷的第一步是建立一個可被反駁的虛無假設，隨後用統計方法進行測試。這種測試一方面採取頻率主義，通過統計方法確定數據在虛無假設下出現的機率，而貝葉斯推斷則用來確定獨立變數的影響。
在進行因果推斷時，重要的是強調相關性不等於因果性，因此，研究因果性的重要性在於解釋潛在的因果機制及其在數據變化中的影響。
許多流行的因果推斷框架包括：因果派模型、Pearl的結構因果模型、結構方程建模和Rubin因果模型。這些模型廣泛應用於社會科學和流行病學等領域。
實驗驗證
使用實驗方法進行因果機制的驗證，主要目的是在這些實驗中控制其他變數，並針對所關心的變數進行操作。若實驗僅因處理變數變化而產生了統計顯著的效應，這便能為該處理變數的因果效應提供依據。與此同時，當傳統實驗方法受限時，研究者會使用準實驗的方法進行因果推斷。
流行病學中的方法
流行病學專注於定義人群中的健康和疾病模式，並在此基礎上推斷其因果關係。雖然Koch的法則在19世紀就被用於判斷微生物是否為疾病的原因，但20世紀以來，Bradford Hill標準被引入以評估微生物學之外的變數因果性。
在進行因果推斷的工作中，研究者經常需配合具體的疾病特徵來理解和識別病因，並從分子生物學的角度出發探討關聯。透過與疾病的分子病理特徵連結，流行病學得以更為細緻地尋求因果關係的證據。
電腦科學中的因果推斷
在因果人工智慧中，因果推斷是一項重要概念。借助於證據不對稱的特徵，電腦科學家努力從聯合觀察數據中確定因果關係。此過程中，噪聲模型被用來檢視兩個變量間的因果關係。這些模型通常假設沒有其他原因會造成Y的變化，並且X與其噪聲E沒有共同原因。
社會科學的進展
社會科學領域也越來越傾向於將定量框架納入因果性評估。在這方面，Gary King等人所著的《設計社會調查》對政治學有著顯著影響，倡導研究者結合定量和定性方法以進一步明確他們所關注的主題。
雖然在經濟和政治科學中，因果推斷面臨很大困難，但仍有多種方法在這些領域中被廣泛使用。
然而，計量經濟學的發展也使得社會科學研究的因果推斷方法愈發多樣化。儘管如此，依然存在著大量關於科學不端的批評，尤其是對於那些未能遵循正確方法的研究者。這不僅是因為複雜系統中因果關係不易識別，還因為在不科學的研究方法下，對因果性的不當解讀可導致結果的極大偏差。
隨著對因果機制的研究日益深入，對於如何在科學研究中正確評估因果性也成為了重要課題。考慮到目前因果推斷的挑戰與不確定性，未來我們需要思考的是，如何改進我們的方法以確保因果推斷的準確性與可信度呢？
