词条分类 - 公卫百科

倾向评分分层-统计

倾向评分分层（propensity score stratification），指基于已知协变量的取值估算每个研究对象分入某处理组的条件概率，并基于该条件概率对个体进行分层从而控制混杂因素的统计方法。

定义

倾向性评分-统计

倾向性评分（propensity score, PS），指在给定一组观测到的协变量条件下，个体接受某种干预或暴露的条件概率。它可用于平衡观察性研究中混杂变量，其核心目的是模拟随机对照试验的条件，减少选择偏差。

定义

个体因果效应-统计

个体因果效应（individual causal effect），指评估特定个体的处理或暴露对其结果的影响。假定存在明确定义的某“处理状态”和与之相对立的“对照状态”。估算每个研究对象分别处于“处理状态”和“对照状态”下响应变量取值差异。 ...

定义

平均因果效应-统计

平均因果效应（average treatment effect, ATE），指衡量一个处理或暴露对总体结果的平均影响。假定存在明确定义的某“处理状态”和与之相对立的“对照状态”。估算某研究群体分别处于“处理状态”和“对照状态”下响应变量期望取值的差异。 ...

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共同支撑条件-统计

共同支撑条件（common support condition），指基于已知协变量取值，每个研究对象具有非零的条件概率分入某处理组，从而确保每个处理水平都有足够的观测样本以支撑因果效应的推断。

定义

条件独立假设-统计

条件独立假设（conditional independence assumption），又称“条件可交换性假设(exchangeability assumption)”，指给定协变量后，响应变量的潜在取值与处理变量的取值无关的假设，即暴露于某种状态的个体，若暴露于另一种状态，其响应变量取值与已知暴露于该状态的个体一致。 ...

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个体处理稳定性假设-统计

个体处理稳定性假设（stable unit treatment value assumption, SUTVA），指要求每一研究对象的响应变量潜在取值不受所有其他研究对象暴露取值变化的影响，且对于每个研究对象，其所接受的每种暴露水平不存在不同的形式或版本的假设。 ...

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一致性假设-统计

一致性假设（consistency assumption），指确保因果效应的定义和估计具有明确的意义的假设，即暴露于某种状态的个体，其响应变量的实际取值与暴露于该状态下的真实响应变量取值一致。

定义

因果效应-统计

因果效应（causal effect），指某一暴露或处理对于特定结果产生的干预作用，而不是由于混杂偏倚、选择偏倚或者测量误差等因素或偶然导致的关联。

定义

潜在结果-统计

潜在结果（potential outcome），指每一研究对象在处理变量多种可能取值下感兴趣结局变量的真实取值。如对于二分类结局，其潜在结果分别为“处理状态”和“对照状态”下，响应变量的真实取值。

定义

反事实-统计

反事实（counterfactual），指每一研究对象真实仅能观察到一种状态，即真实看到、经历的事实状态。当假设处理变量取值为“现实生活中没有发生”的状态下，研究响应变量在该反事实状态下的取值的一种分析思想。

定义

反事实框架-统计

反事实框架（counterfactual framework），指通过比较实际观察到的结果与在相同条件下可能的替代情境中的预期结果，来推断因果效应的一种分析框架。

定义

d 分离-统计

d 分离（d-separation），又称“有向分离”，指概率图模型的一个概念，用于确定图中随机变量之间的条件独立关系。基于有序无环图，若在给定某变量集合的条件下，变量集合X 与变量集合Y 间条件独立，即变量集合 X 和变量集合 Y被该给定集合分离。 ...

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后门准则-统计

后门准则（backdoor criterion），指给定有向无环图，某变量集合相对于一个由 X 指向 Y 的变量对(X,Y)的一套后门路径的准则，包含该变量集合中没有 X 直接指向的节点，且阻断了所有 X 和Y 之间每条含有指向X 的路径。

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前门准则-统计

前门准则（frontdoor criterion），指给定有向无环图，某变量集合相对于一个由 X 指向 Y的变量对(X,Y)的一套前门路径的准则，包含该变量集合解释了所有由 X 指向 Y 的有向路径，X 到该变量集合间没有后门路径，且该变量集合到Y 的后门路径均被 X 所阻断。 ...

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有向无环图-统计

有向无环图（directed acyclic graph, DAG），指以每一随机变量作为节点，使用单向箭头的有向边描述变量间的因果关联，且从任意顶点出发无法经过若干路径回到该点的一类没有回环的有向图模型。

定义

因果贝叶斯网络-统计

因果贝叶斯网络（causal Bayesian network,CBN），指结合概率论和图论的知识，利用条件概率和图形来描述变量间的复杂相互关系的网络结构，其包含两部分，其一为表示随机变量间条件独立关系的有向无环图，其二为图节点间变量的条件概率分布。 ...

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因果图模型-统计

因果图模型（causal diagram），指基于直观、透明化的图形完整地展现因果关联系统中各变量间复杂的相互关系的理论模型，是因果关系的识别和因果效应的估计的基础。

定义

鲁宾因果模型-统计

鲁宾因果模型（Rubin causal model, RCM），又称“潜在结果模型(potential outcome model)”、“Rubin 因果模型”，指由保罗·霍兰(Paul W. Holland) 提出，以唐纳德·鲁宾(Donald Rubin)的名字命名，以反事实框架为核心，对每个研究对象在一个或多个处理因素作用下所可能产生的预期结果进行建模，从而进行因果效应估计的一 ...

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因果推断-统计

因果推断（causal inference），值通过统计学理论与方法，在反事实框架下量化干预变量对结果的干预效应，依赖严格假设（如可忽略性、正性）及数据生成机制的透明性，以区分因果与关联，为科学决策提供依据。

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