计量经济学——“现实主义”批判

计量经济学——“现实主义”批评

2025 年 1 月 27 日 22:07 | 发表于 统计学和计量经济学 | 发表评论 统计学和计量经济学 发表评论

定量社会科学中一个流行的想法是将原因 (C) 视为增加其影响或结果 (O) 概率的事物。即：

P(O|C) > P(O|-C)

然而，众所周知，两个变量（例如 A 和 B）之间的相关性并不一定意味着一个是另一个的原因或反之亦然，因为它们可能都是共同原因 C 的影响。

在统计学和计量经济学中，我们通常通过“控制”C（即保持 C 不变）来解决这个“混杂因素”问题。这意味着我们要研究不同的“种群”——在每种情况下都会发生 C 的种群，以及在每种情况下都不会发生 C 的种群。这意味着知道 A 的值不会影响 C 的概率 [P(C|A) = P(C)]。因此，如果在这两个种群中 A 和 B 之间仍然存在相关性，则一定还有其他原因在起作用。但是，如果所有其他可能的原因也都得到了“控制”，并且 A 和 B 之间仍然存在相关性，我们可以安全地得出结论，A 是 B 的原因，因为通过“控制”所有其他可能的原因，推定的原因 A 与所有其他可能的原因（D、E、F……）之间的相关性被打破。

全部

这当然是一个非常苛刻的先决条件，因为我们可能永远无法真正确定已经确定了所有推定的原因。即使在科学实验中，不受控制的原因也可能数不胜数。由于没有比这更简单的方法，我们都明白从相关性到因果关系实际上有多么困难。这也意味着，仅依靠统计数据或计量经济学不足以从相关性中推断出原因。

全部 仅 理想 但 实际 实际 全部 理想 理想 实际 全部 更有甚者 全部 统计模型和因果推断