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有向无环图 (DAG)
变量间因果关系图表示，其中节点代表变量，有向边表示直接影响关系，且不可能存在循环。
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平均处理效应 (ATE)
在整个总体中，接受处理与未接受处理的潜在结果之间的预期平均差异，是干预评估中衡量因果影响的基本指标。
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中介分析
一种因果方法，将处理的总效应分解为直接效应和通过中间变量（中介变量）的间接效应，以理解作用机制。
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鲁宾因果模型
基于潜在结果的理论框架，其中每个单位对每种处理状态都有反事实结果，是现代因果推断的基础。
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断点回归方法
一种准实验设计，利用资格阈值来估计局部因果效应，通过比较断点两侧的单位来实现。
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因果评分
总结调整混淆偏差所需信息的函数，是倾向评分的泛化，包含变量间因果关系的信息。
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珀尔因果理论
基于有向无环图和do-演算的因果方法，允许对因果知识和反事实推理进行形式化表示。
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条件平均处理效应 (CATE)
以单位特定特征为条件的平均因果效应，能够识别处理效应的异质性，以便个性化干预。
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前门准则
使用可观测中介变量的因果识别策略，该中介变量阻断处理与结果之间的所有路径，即使在存在未测量混杂因素的情况下也能进行因果估计。
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随机化检验
通过随机分配处理来验证因果关系的实验方法，系统性地消除混杂偏倚，提供最稳健的因果证据。
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