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表 2 谬误 — 将预测与因果关系混为一谈
。经济学中“表2谬误”的一个经典教科书例子是在估计教育回报和误解回归系数时出现的。假设一位经济学家希望估计额外一年的学校教育对收入和估计的因果影响：如果估计的系数很小并且在统计上微不足道，那么经济学家可能会得出结论 [...]
来源:Lars P Syll表 2 谬误 — 将预测与因果关系混为一谈
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经济学中“表 2 谬误”的一个经典教科书例子是在估计教育回报和误解回归系数时出现的。假设一位经济学家希望估计额外一年的学校教育对收入和估计的因果影响：
如果估计系数很小并且在统计上不显着，经济学家可能会得出结论：教育对收入影响不大。然而，这种推论是错误的，因为休闲是中介因素而不是混杂因素。底层因果结构是：
教育影响职业选择，进而影响收入。通过以休闲为条件，回归仅估计教育的直接影响，保持休闲不变。
正式地，假设职业成就由以下因素决定：
教育对收入的总因果效应由直接和间接两部分组成。将第二个方程代入第一个方程得到：
因此，教育对收入的总因果效应是：
通过‘控制’占领，回归仅恢复直接效应
,
从而省略了间接效果
这会导致治疗后偏差，因为对中间变量的调节会扭曲总因果效应的估计。
这个例子的谬误在于将“表2”中报告的系数解释为教育的全部因果效应，而没有考虑潜在的因果结构和中介变量的作用。
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