研究说了什么
因果推断的核心是反事实：同一对象在暴露与未暴露下的潜在结局之差。随机化之所以可靠，正因为它平衡了可观测与不可观测的混杂。
为什么重要
日常数据多为观察所得，直接比较会混淆因果。明确可忽略性、一致性等假设，才能判断一项推断是否成立。
证据与边界
假设无法被数据完全验证，需领域知识与敏感性分析支撑。相关不等于因果，统计关联本身并不提供反事实答案。
参考来源
Rubin DB. Randomization analysis. Ann Stat. 1974.
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