探讨了因果推断的黄金标准：随机对照试验，分析其在研究中的优势与局限性。关键在于随机化与对照的有效性。
原文标题：什么是因果推断的“黄金标准”？
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
怜星夜思：
2、你对控制组的重要性有什么看法？
3、你认为还有哪些替代方法可以用于因果推断？
原文内容
本文约1600字，建议阅读5分钟
本文介绍因果推断的黄金标准：随机对照试验。
在科学和统计学中，确定因果关系是一个核心任务。我们经常听到这样一句话：“相关不代表因果”。相关易得，因果难觅：如何判断一个事物是否真正导致了另一个事物的发生？这就是因果推断的任务。本文介绍因果推断的黄金标准：随机对照试验。
因果推断的基本概念
先来看什么是因果推断。因果推断试图区分“相关”和“因果”。如果两个变量之间存在相关性，这可能意味着它们之间存在某种关系，但这种关系不一定是因果关系。比如，冰淇淋销量的增加和海滩救生员救援次数的增加可能同时发生，但它们并非因果关联，而是由一个共同因素（夏季气温升高）导致的。
在这里排除混杂在其中的影响因素至关重要，如何排除呢？看随机对照试验。
随机对照试验
随机对照试验（Randomized Controlled Trials，RCTs）被认为是确定因果关系的“黄金标准”。在随机对照试验中，参与者被随机分配到两个或多个组别，其中至少有一个是对照组（不接受干预或接受标准干预），而其他组则接受一种或多种试验干预。
通过比较不同组别的结果，研究者可以判断干预措施是否是观察到的效果的原因。
为何随机对照试验是黄金标准？
随机化
第一点：“随机化”是基础。随机化可以平衡各种已知和未知的混杂变量，从而减少偏差。如果比较的两组在开始实验时已通过随机分配成为实验组和对照组，那么除了接受干预的特定因素外，这两组在其他所有方面都应该是相似的。这种随机分配确保了任何后续观察到的差异可以更有力地归因于干预本身，而非其他变量。
而且，随机化的优势在于它提供了一种机制，通过这种机制，即使是研究者可能未曾考虑或观察到的变量，也能在分组过程中得到平衡。造成一个结果的原因有很多，我们常常担心因为遗漏了某些变量而推断出错。我们常常担心因为遗漏了某些变量而推断出错。正因为是随机化，我们可以认为不同分组的参与者在开始实验之前在所有已知和未知因素上都是相似的。
来看个可能出问题的例子：虽然分组了，但因为没有随机分组，结果可能不可信。一项研究，旨在评估某种药物对心脏病发作恢复患者的影响。在这项观察性研究中，研究者收集了服用该药物的患者和未服用该药物的患者的数据，但没有随机分配患者到这两个组别。
由于缺乏随机化，这项研究可能受到选择偏差的影响。例如，可能更健康的患者倾向于选择服用该药物，而那些健康状况较差的患者则没有。这种情况下，如果研究发现服用药物的患者恢复得更好，这可能不是药物效果的直接结果，而是因为服药组的患者本来就更健康。
控制
第二点：“控制”增强了结果的解释力。在随机对照试验中，对照组不接受实验干预，或者接受一种标准的或无效的干预，作为参照。这种明确的比较使得研究者能够直接观察到干预造成的效果。对照组的存在为研究提供了一个基准，可以更精确地衡量干预的效果。例如，如果实验组显示出显著的改善，而对照组没有，那么这种改善很可能是由于实验干预造成的。
没有控制和对比，就难以看出差距和影响。套用一句话：“不是单组研究没有效力，是对照试验更有说服力！”
重复性
第三点：“重复性”确保了结果的可靠性。随机对照试验的设计和实施方式使得其他研究者可以重复实验以验证其发现。在科学研究中，可重复性是非常重要的，因为它提供了一种方式来检验研究发现的真实性和可靠性。
如果不同的研究者在不同的时间和地点重复实验，并得到类似的结果，那么这些结果就更具说服力。
局限性
虽然随机对照试验是黄金标准，但在实施上可能存在局限性，比如成本高（要有足够的样本数量和实施条件）、伦理限制（不能为了证明一个因素确实有害，明知这里有风险，让受试者去冒这个风险吧）等。
因此，研究者经常寻求替代方法来进行因果推断。这些方法包括观察性研究，例如队列研究和病例对照研究，其中研究者观察而不干预自然发生的事件。类似的进行不干预而尝试获得因果推断的方法常常成为“自然实验”。
确定因果关系是一个复杂但非常重要的任务。虽然随机对照试验是黄金标准，但研究者还需考虑其他方法和工具，以及它们的局限性。最终，综合多种方法和证据能够帮助我们更准确地理解和解释因果关系。——作者：王海华
正所谓：
对照中显现真实，随机中见证事实
