因果发现与推断中因果假设的概念综合
统计方法学
2025-04-23 v2 定量方法
应用统计
其他统计学
摘要
本工作对因果发现与推断框架中的因果充分性、因果忠诚性和因果马尔可夫条件等基础假设的形式化与操作化方式进行了概念性综合。通过结构化表格和比较性概述，我描绘了来自多个因果框架中核心假设、任务与分析选择的映射，突出了它们的联系与差异。该综合为研究人员在因果研究设计中提供了实用指导，尤其是在观察或实验约束挑战标准方法的情境下。本指南涵盖因果分析的所有阶段，包括问题表述、背景知识的形式化、框架的选择、研究设计或算法的选择，以及结果的解释。旨在作为支持跨学科严格因果推理的工具。
引用
@article{arxiv.2504.11035,
title = {A conceptual synthesis of causal assumptions for causal discovery and inference},
author = {Hannah E. Correia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11035},
year = {2025}
}
备注
Withdrawn for incorporation as supplementary material in a broader collaborative manuscript; integration will be reflected in a new preprint