科学研究中因果推断的方法、应用与展望 ——以个体健康研究为例

摘要：

以个体健康研究为例,探讨科学研究中因果推断的方法、 应用与展望.因果推断方法作为研究个体健康影响机制的重要手段,有助于促进健康相关政策制定的科学化、 合理化,为个体健康提供更为可靠的社会保障,对提高居民健康水平具有十分重要的社会意义.从个体健康研究中的常见问题、 因果推断理论框架、 实证研究中的因果推断三个方面对现有文献进行分析和评价.作为涵盖范围最广泛的研究领域,个体健康水平受到社会资本、 收入、 教育、 保险、 迁移、 退休、 工作等多类因素的影响,同时,实证研究中主要存在测量偏误、 遗漏变量、 互为因果、 共同原因和选择偏差五类问题,解决这些问题常用的因果推断方法主要包括随机控制实验、 倾向得分匹配、 工具变量法、 双重差分法、 断点回归设计以及个体固定效应模型.研究阐述了这些因果推断模型的适用条件及优缺点,并对各类模型在个体健康实证研究中的应用作了简要的总结和分析.研究还有助于学者在个体健康研究领域中选择合适的因果推断方法,或进一步综合应用已有的方法.随着大数据技术的发展和对因果推断方法的深入了解,未来应加强机器学习和因果推断方法的结合,丰富已有的因果推断工具,保障研究结果的稳健性.

关键词：个体健康、内生性、混杂因素、因果推断

分类号：C92-03(人口学)

资助基金：国家自然科学基金;国家社会科学基金

在线出版日期：2022-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共25页

页码：1-25