尴尬的因果性：在魔术卡牌草案中使用关联数据进行因果推断
统计方法学
2026-04-21 v1
摘要
观察性数据常被用于回答因果问题，但关于是否可以如此做的合法性，往往取决于关于底层因果结构的强烈、由领域支持的假设，而且对需要多少领域知识支持才能合理地将感兴趣的因果边纳入有向无环图（DAG）几乎没有指导方针。我们提出了“尴尬的因果性”情景标准，即在草案决策中，暴露-结果关系的存在如此不容置疑，以至于可以合理地作出将相应因果边纳入DAG的假设。使用魔术卡牌（Magic The Gathering）增补包草案决策和游戏结果的案例，我们展示了尽管存在显著的混淆、选择效应和事后处理条件，纯粹来自17Lands的观察性数据仍被广泛且有效地用于指导草案选择。我们认为，“尴尬的因果性”是正当化构建因果估计量和收集用于估计它们的观察性数据所必需的充分条件。相应地，我们为作者、评审者和读者提供了评估观察性因果推断假设的指导方针。
引用
@article{arxiv.2604.18314,
title = {Embarrassingly Causal: Causal Use of Associational Data in Magic The Gathering Drafts},
author = {Mark Louie F. Ramos and Ph. D},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.18314},
year = {2026}
}