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如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。
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