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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。

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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。

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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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多元概化理论-统计

多元概化理论（multivariate generalizability theory, MGT），指用于由多个相关变量组成的多维度的测量目标研究的概化理论。

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随机双面交叉设计-统计

随机双面交叉设计（random double facets crossover design），指观测全域由两个测量侧面的全域组成，且每个侧面的水平及测量目标的水平之间都要一一结合，侧面和目标都是随机取样的，总体和全域都是无限的测量设计。

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随机单面交叉设计-统计

随机单面交叉设计（random single facet crossover design），指仅有一个测量侧面，且测量侧面和测量目标中的每个水平都要一一结合，侧面和目标都是随机取样的，总体和全域都是无限的测量设计。

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测量模式-统计

测量模式（measurement design），指测量面的条件样本从观测全域中的抽取模式。如果测量面的条件样本是从观测全域中随机抽取的，则为随机测量模式；如果测量的所有面的条件样本都是固定不变的，则称为固定测量模式；如果一次测量中兼有这两种面，则称为混合测量模式。 ...

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可靠性指数-统计

可靠性指数（index of dependability），指用绝对误差估计出来的信度系数，被试者观测分均值与全域分总均值之差的平方和，即一个测验或测量的被测者得分到施测者同等程度接受的所有可能条件下被测者均分的概化的精确性。

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概化系数-统计

概化系数（generalizability coefficient），指用相对误差估计出来的信度系数，全域分变异与观测分期望值之比，即测量目标的有效变异与总变异的比值，反映测量的精度。

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概化研究-统计

概化研究（generalizability study），指概化理论研究中，研究者针对所有侧面和侧面目标以及它们之间的交互关系，应用方差分析将总分数变异的方差分解为不同来源的方差，以估计各来源的方差分量（成分相对大小）的过程。

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决策研究-统计

决策研究（decision study），指概化理论研究中，考察不同测量条件下概化系数的变化，从而探索控制误差的方法，做出最佳决策的过程。

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概化全域-统计

概化全域（universe of generalizability），指概化理论研究中涉及到的测量面条件全域的集合。

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观测全域-统计

观测全域（universe of admissible observations），指实际测量活动中所有测量侧面条件全域的集合。

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全域分数-统计

全域分数（universe score），指测试或量表中所有项目得分的总和。用于反映被试者在测试或量表所测量的目标领域中的整体表现。

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测量侧面-统计

测量侧面（facet of measurement），指除了测量目标以外，影响测量目标观察值的各种条件因素，包括测量工具、测量环境、测量过程、评分专家，以及观察的场合、情景、时间等。

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