2、统计分析中的因果推断与模型应用

统计分析中的因果推断与模型应用

在统计分析领域，因果推断和统计模型是两个至关重要的概念，它们对于理解变量之间的关系以及进行准确的预测和估计起着关键作用。

因果推断相关概念

因果推断旨在研究假定原因与结果之间的关系。在这个过程中，存在着几种重要的变量类型。
- 混杂因素 ：混杂因素是与原因和结果都相关的变量，会使因果关系变得复杂。以压力与高血压的关系为例，压力可能被认为是导致高血压的原因，但性别可能是一个混杂因素。男性可能更容易承受压力，同时也更容易患高血压。如果性别是混杂因素，在研究中就需要考虑它。更精确地说，混杂因素不应处于因果路径上。比如，压力可能导致人们饮酒增多，而饮酒量增加才是导致高血压的真正原因，此时饮酒量就不是混杂因素，而是中介变量。
- 效应修饰因子 ：效应修饰因子也可以通过一个例子来解释。当人们承受压力时，老年人比年轻人更有可能患高血压。如果老年人并不比年轻人更容易承受压力，那么年龄就不是混杂因素。然而，如果有两个年龄分布不同的人群，在不考虑年龄的情况下，对压力对血压影响的估计在这两个人群中会有所不同。通常，我们希望消除混杂因素的影响，而研究效应修饰因子。

在数据分析开始时，确定哪些变量是输出变量，哪些是输入变量，以及输入变量中哪些是我们想要研究的因果变量、哪些是混杂因素或效应修饰因子，是非常重要的。同一个变量在不同的研究问题中可能扮演不同的角色。例如，在吸烟对慢性支气管炎影响的调查中，吸烟是因果变量；而在认知行为疗法对吸烟习惯影响的临床试验中，吸烟则是结果变量。在压力与高血压的研究中，吸烟也可能是混杂因素。

需要注意的是，通过显著性检验来确定哪些变