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稍是最混杂因子。这个三角形NY后王我们将看到一个对于混杂因容易识别，也是最向见的一种情况。三的更)子下通用的定义，但图4.1混杂的最基本形式:Z是X和Y因果关系的混杂因子66混杂2准备测试一种药的一组患者服用子，或者说洲伏物，而在试验了这种药物，的第三变量。那这一术语在英语中的原意解它为什么叫这个名字。在图4.1中，真1合X一2一Y诱导的X和Y之间的伪相关混合在一么年此四。56、混合”，的医起。训无法从药物的虚假效果中区分出药物的真实效果。不过，反过来也是1据，杂因子Z是年龄，而我们gfroup)和对照组(CCconttrolgrou目标总体中所后的百分比对每个药物的平均效果。这种补偿方法p)。年龄组组的处我们可以从图中果效应X_-Y与由又接举个例子，假设我们过程中，我们让比对照组人就成为这一如果我们没有关于年龄的数据，我们将平均年龄更低验的一个混杂因E确的。如果我们确实测量了第三变量的数滥么我们很生易到能区分只真实区寺和民候效果。分别比较每个年龄[然后根据各个年龄组直行加权，我们就是所有统计学家都很熟悉的一种方例如，如打混(treatment在可以计算出络二法，它被称为“2调整”或“2Z控制”。奇怪的是，统计学家既高估义低估了为可能的混杂因子进行统计调整

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的重要性。高估它，是指他们经常对过多的变量进行控制，甚至控制了不该控制的变量。最近，我倡然读到来目政治博客作者埃效拉“殉莱因的一段话，他在其中非常清楚地阐述了这种“过度控制”的现象:“你在各种研究中都能到它。“我们控制了……”，然后一汶关于被控制的变量的列表就开始了而且这个列表往往被认为越长越好:收入、年龄、种族、宗教、身高、头发颜色、人性取癌、健号频天父母的爱、{西越多，你的研”来专一时候，你最终控上和攻单的程序，和好可口可乐还是百性和精确感……但有时，你控玮了你真正想要测量的东统计学家对于应该控制和不应该控千，所以默认的做法是控旧完都采用了这种做法。完就事可乐…轼有说服力，或者至少看起来如此。控和|的东|他们所请但它既当费资源又错误百出。就是终结这种混乱。同时，意谈论因采论即使他们上测量这的确是一种可轻松遵循的、便捷的、西西。的一而因统计学家又在很大程度上低估了控否进行了正确的控制。的观点相悖，如果你在因果图中确定了去混因充分你就有权说你从科学的角度清统计学家处几代统计学家仍然无法证到的东果效应。本章的目标之一外让我们估计出X一Y的医解了随机对照试验起作用的原因，它当作因果分析的黄恰恰相反，我们会壮金标准实际上源自更基本的原则。不将阐二前首册发了嘻古，

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，但并非必须们想要得偏傈各影啊。谓的真成为可能在部分了。完推收集了它们的数据，己经计算出了那个因果效应X一Y《〈当然，j楚地曾释并捍卫你的医并对它们进就是X对Y的医全用有必要再将之泰若神明，他方法都必须以此为参照。因果革命允许我们超断因果效应，其主要西。他们缺乏一种语言3旦我们明，因末图使分析后者则行了条图)。个说明越宽铭尔的随机对照试验，通途径就来自这种分析点的转变。…了驶好像你能控制的东j可以带过多了，人”克莱因提出了一j哪些变量请切。天从全全各才全人果宇命的一个关键设果|的意义，即他们不原这也与本章我希望传达子〈deconfounder)的适当的统计调整，那么前提是你可以混杂的传统方法则与之截然不同，这些方法六多奸基于随机对照试验，这是费舍尔极力主张的观点。这一主张本身完正确，但费舍尔提出这一主张并不是出于一对照试验确实是一项极好的发明一一但直到最近，妃随费舍尔明他们从随机对照试验中得就是完全合理的原因。随订脚步的到的结果就是他西，也他们所寻找的东从因果图的角度来解释，果效应，同时免除混杂我们惑没金标准，要求所有其领悟到这一统计学家所心从混杂因子向去混因子的转变解雇了问题。倒。如果我们收集到了去混因子充分人这两组能存的因子司过非试验性下它使我们

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